制約充足度（CSP）R

Question

私は複数の等式と不等式に線形の問題があります。それは解決策の恩恵を受ける。遺伝的アルゴリズムの初期集団を改善するために、このシステムの複数のランダムな解を見つけたいと思います。

誰もRでそれを行う方法のアイデアはありますか？お時間を

Thxを、

チャールズ

Answer 1

は、最適化機能のいくつかは、あなたが出発点を指定することができます：ランダムな出発点を選択することにより を、あなたは、さまざまなソリューションを持っている必要があります。

問題を修正することもできます。目的関数では、 はランダムな点までの距離を加算します。

library(Rsolnp) 
get_one_point <- function(...) { 
    r <- NULL 
    while(is.null(r) || r$convergence != 0) { 
    x <- rnorm(2) 
    r <- solnp( 
     rnorm(2), 
     # Minimize the distance to some point 
     function(u) sum((u-x)^2), 
     # Constraints we want to satisfy 
     ineqfun = function(u) c(sum(u^2), u[2] - u[1]^2), 
     ineqLB = c(1,0), 
     ineqUB = c(2,5) 
    ) 
    } 
    r$pars 
} 

# Plot the points and the constraints 
library(parallel) # Very slow: run the optimizations in parallel 
x <- mclapply(1:10, get_one_point, mc.cores=detectCores()) 
x <- do.call(rbind, x) 
plot(x, 
    xlim=c(-2,2), ylim=c(0,2), 
    pch=15, cex=1.5, asp=1, las=1, 
    xlab="", ylab="" 
) 
curve(x^2, add=TRUE) 
curve(sqrt(1-x^2), add=TRUE) 
curve(2*sqrt(1-x^2/4), add=TRUE) 

それは私が関数として制約を 指定することができますので、私は唯一のRsolnpを使用：あなたは、線形問題 を持っており、ユークリッド距離を使用する場合、 問題は次となり、解決することができますquadprogパッケージの solve.QPとなります。

また、L^1ノルム（絶対値）を使用することもできます。 問題は線形問題として再定式化できます。