LpSolveを使用してRで線形計画最適化を設定しますか？

Question

私はこの最適化問題を持っていますが、列Xの一意の値に基づいて列zを最大化しようとしていますが、Xの一意の値のそれぞれがYの列を最大に加算したこのようになります

d=data.frame(x=c(1,1,1,2,2,2,3,3,3),y=c(9,7,5,9,7,5,9,7,5),z=c(25,20,5,20,10,5,10,5,3)) 

：例）例えば23

、私はこのサンプルデータを持っている

X Y Z 
1 1 9 25  
2 1 7 20 
3 1 5 5  
4 2 9 20  
5 2 7 10  
6 2 5 5  
7 3 9 10  
8 3 7 5    
9 3 5 5 

結果は次のようになります。

X Y Z 
1 1 9 25 
4 2 9 20  
9 3 5 5 

この問題をlpSolve :: lp関数で設定するにはどうすればよいですか？

あなたは、制約の2種類の対象に選択したオプションのz値の総和を最大化しようとしている

Answer 1

：

• 選択したオプションのためのyの値の合計が23
• あなたを超えていませんあなたは、各オプションのバイナリ変数を作成し、lpSolveで解決することができ、それぞれ独自のx値

のための1つの値を選択します。

d=data.frame(x=c(1,1,1,2,2,2,3,3,3),y=c(9,7,5,9,7,5,9,7,5),z=c(25,20,5,20,10,5,10,5,3)) 
library(lpSolve) 
all.x <- unique(d$x) 
d[lp(direction = "max", 
    objective.in = d$z, 
    const.mat = rbind(outer(all.x, d$x, "=="), d$y), 
    const.dir = rep(c("==", "<="), c(length(all.x), 1)), 
    const.rhs = rep(c(1, 23), c(length(all.x), 1)), 
    all.bin = TRUE)$solution == 1,] 
# x y z 
# 1 1 9 25 
# 4 2 9 20 
# 9 3 5 3