一种优化技术,用于在存在约束的情况下最小化或最大化几个变量的函数,其中所有关系都是线性的。
如果 x ≥ 100, 则 x -100 + p(x) ≤ 0; 否则 p(x) ≤ 0 p(x) 是线性函数。如果可以的话,我们可以添加 x ≥ 0。 我尝试制作一个二元变量z,如果x≥100,则z=1;否则z=0。然后我们...
使用 Pyomo Python 解决具有存储约束的 LP 传输问题
自从我进行任何优化以来已经有几年了,我准备通过 Pyomo 使用 LP 解决交通问题。 最小化问题: 这个问题很简单就能解决,我...
LpSolve 和 OR-Tools GLOP 求解器的不同答案
我使用 Or-tools 用 C# 编写了这段代码来解决 LP 问题(LPSolve 脚本在下面) public static void test(ConvolutionData数据) { Solver 求解器 = Solver.CreateSolver("GLOP&q...
如何在 Numpy/MatplotLib 中可视化线性规划(具有任意不等式)的可行区域?
我需要实现一个线性规划问题的求解器。所有限制都是 <= ones such as 5x + 10y <= 10 There can be an arbitrary amount of these restrictions. Also , x>=...
我正在研究一种资源优化问题的格式,并编写 GEKKO 代码来解决。问题陈述如下:假设有 2 个工人和 4 个任务。每个工人都会得到一些奖励...
我正在使用 OR-Tools 来解决简单的 LP 问题。作为问题的输入,我有 10 个线性方程。如果我将它们输入算法,问题就会得到解决。我可以删除这 10 个中的 7 个
我对 Python 和 PuLP 包总体来说是新手,并且在我的 Jupyter Notebook 的终端中有一些结果,如果可能的话,我想导出到 Excel。我最初并没有创建数据框——但是...
我有一个 MIP,我想在同一位置分配至少两个变量(二进制)。 在这种情况下如何实现或。我想要这样的东西: x1 + x2 + x3 + x4 >= 2 或 x5 + x6 +...
或工具 java.lang.NoClassDefFoundError: com/sun/jna/Platform
嗨,我正在尝试在 Eclipse IDE 上运行此示例代码,并手动添加 jars 文件而不使用提供的 pom 文件,但它抱怨此错误。 我成功编译并运行...
使用 JumP 获得不可约不一致子系统 (IIS) - Julia
我正在尝试获取IIS中包含的约束,例如以下不可行的问题 使用 JuMP、Gurobi 模型 = direct_model(Gurobi.Optimizer()) # 定义变量...
我正在研究一个调度优化问题,其中我们有一组需要在特定时间范围内完成的任务。 每个任务都有一个时间表,指定一系列时间段,其中...
这是我正在使用的数据: 结构(列表(名称= c(“约基奇”,“巴特勒”,“穆雷”,“阿德巴约”, “波特”、“戈登”、“马丁”...
我是 LP 新手,我正在尝试解决一个玩具问题,以在 3 辆卡车中分配货物。每个货物有2个属性,价格和重量,每辆卡车每次可以装载1个货物。我想最大化...
使用 PuLP 库解决 Python 中的乘车共享系统代码中的驾驶距离最小化问题
“目的是匹配乘客和司机,满足车辆容量和个人行程限制,同时最小化总行驶距离。司机和乘客在协商上有一定的灵活性......
我正在使用 PuLP 库。我尝试通过引入一系列值来放松约束,但仍然表明不可行。我是 LP 的新手,所以我认为我不明白我在做什么。
我试图通过ortools获得混合整数程序的所有解决方案。我有两个大小为 4 的列表 x 和 y。我想获得满足 sum(x) = 4 * sum(y) 的所有解决方案。我创建了一个函数...
我有一些由化学元素制成的材料,每公斤的价格是: 答:{ 铜:0.02,毫克:0.3,NC:0.005,价格:1000 } 这意味着 1 公斤材料 A 由 0.02 克“...
我正在尝试建立一个包含多种商品的市场模型,其中多个卖家和买家为一种或多种商品提供价格。例如,出售 6 个苹果的卖家可以出售 2 个...
如何在 Python 中使用 Google 的 OR-Tools 获得二元 LP 问题的多个解?
我是整数优化的新手。我正在尝试解决以下大型(尽管不是那么大)二元线性优化问题: max_{x} x_1+x_2+...+x_n 服从:A*x <= b ; x_i is bin...
我有许多变量表示我可以更换的设备。更换后,它们会改善影响指标,[I]。每个还具有相关的年度成本节省 [S] 和重置成本 [C]。 <-