julia-jump

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に制約を追加：NとKが2セットがあり @constraint(m, sum{z[i,j]>=2, i in N, j in K}) 。ただし、デバッグすると、次のエラーメッセージが表示されます。 LoadError: In @constraint(m,sum{z[i,j] >= 2,i in N,j in K}): Constraints must be in one of the foll

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Juliaで分離アルゴリズムを呼び出す

私はJulia-JuMPを使ってモデルを解こうとしています。以下は私が作成したモデルの概要です。ここで、z[i,j]はバイナリ変数であり、d[i,j]はz[i,j]=1のコストです。私の制約は無限の数の制約を作成するので、それを解決するために分離アルゴリズムを使用する必要があります。まず、制約なしでモデルを解くので、すべての変数z[i,j]とd[i,j]に対する答えはゼロです。次に、私は分離

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JuMPモデルから右辺ベクトルを抽出する

係数行列（getconstrmatrix（））の抽出に使用したのと同様のJuMPモデルから右辺ベクトルを抽出する方法はありますか？そうする方法がない場合、どうすればその情報を抽出できますか？

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、私はこのような二重の合計で私の目的関数をやろうとしている合計

に一つの要素を削除します。 @objective(pp, Min, sum(data[i,j]*x[i,j] for i=1:cust_dep, j=1:cust_dep, i!=j)); そして、私は合計し、iとjが等しくないことを確認します。しかし、私はここでエラーが発生し、私はGoogleで正しい答えを見つけることができませんでした。ありがとうございました。 http://jump.r

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Julia + JuMP：関数への可変引数数

変数数がユーザによって決定される非線形問題、すなわちコンパイル時には分からない問題を解決するためにJuMPを使用しようとしています。これを実現するために、@NLobjective行は次のようになります。 n=3場合、たとえば、コンパイラは同じような行を解釈し、 @eval @JuMP.NLobjective(m, Min, $(Expr(:call, :myf, [Expr(:ref, :x,

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最大変数を最小にする

私は混合整数プログラミングの問題があります。目的関数は、ベクトル内の最大変数値の最小化です。変数は上限が5です。この問題は次のようになります。 m = Model(solver = GLPKSolverMIP()) @objective(m, Min, max(x[i] for i=1:12)) @variable(m, 0 <= x[i] <= 5, Int) @constraint(m,

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SD行列の配列を作成する方法は？

ジュリアジャンプで半定理行列の（可変）行列A1、..、ANをどのように作成しますか？Nはパラメータです。 @variable（model、x [1：N]）は、行列変数ではなく変数の配列なので、動作しません。ありがとうございます。

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JuMP.jlのCox Proportional Hazard

Juliaで初めてJuMP.jlを試していますが、エラーを回避できないようです。ここに私のセットアップです。データフレームを使用しては、DataFramesMeta、ジャンプ、Ipopt #time to event times = [143,164,188,189,190,192,206,209,213,216,220,227,230,234,246,265,304,216,244, 14

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Juliaの@expression文の自己参照

私はまだJuliaで新しくなっていますが、JuMPの@expression文で自己参照を行う方法があるかどうかは疑問でした。例えば私はこの文を作ることができるようにしたいと思います： D = [1 2 3 1 2 3 1 2 3] しかし、ジュリアはちょうど告げる瞬間のために、以下のようにベクトルDを定義し n = 3 @expression(model_opt, D[i=1:9], i>n ?

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JuMPのCox比例ハザードのスコア関数

私は、方程式をコードに変換する経験はあまりありません。私はJuuliaでコード化する部分尤度のスコア関数をJuMPで評価するように変換することに固執しました。 score function 0でベータのために解くと、小さな単純なデータセットを作成しました。 Using DataFrames, DataFramesMeta, JuMP, Ipopt #build DataFrame times