linear-programming

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混合線形整数最適化 - すべての店舗に異なるトリートメントに基づいて利益を最適化R

私は4店舗（1,2,3,4）あり、3つのトリートメント（A、B、C）を4店舗。各治療には独自の費用と利益があります。 Store Treatment Cost Profit 1 A 50 100 1 B 100 200 1 C 75 50 2 A 25 25 2 B 150 0 2 C 50 25 3 A 100 300 3 B 125 250 3 C 75 275 4 A

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n頂点のグラフに線形計画法によるn/kの不連続k - 完全グラフが含まれているかどうかを確認する方法は？

エッジは、i番目とj番目の頂点の間にエッジがあるかどうかを示すXijの形式で与えられます。私は整数最適化の問題を解決しており、この制約を追加したい。

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Gurobi Python感度解析ログファイル

私はGurobi/PuLPで線形プログラムを解いています。ソルバーから追加のログにアクセスしたいのですが、少なくともどの制約が最も解を制約しているのか私の問題は実行不可能です。この種の情報を取得してログファイルに保存する方法はありますか？

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scipy linprogを使用した最適化の固定小数点の境界

最終結果をさらに洗練するために、最適化問題を繰り返し実行したいと考えています。本質的に、目的変数（不等式と等式制約を受ける）、のセットの最大値を最小化することで、その後は最大、を除くセットの最大値を最小化し、次いでが最大値を最小化します二大数字のように... 私が考えているアルゴリズムを除く集合は次のとおりです。実行一連の数値の最大値を最小限に抑えるため、すべての変数を無制限にしてを返します。

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Pythonパラメータの不等式

まず、この質問の悪いタイトルを唱えてください。あなたが良い方がいるなら=>教えてください！私の問題は、自分がPythonでシンプレックスソルバーを書いて、どのように動作するかを深く理解したいということです。 m.addConstr(x[0] <= 7) 基本的に私のモデルmに制約を追加する必要がありますしたがって、私は私のプログラムではこのような何かを持っていると思います。これはGur

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なぜscipy.optimize.linprogは制約を満たさない解を返しますか？

何か間違っているのですか、それともバグですか？ c = np.array([-1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]) A_ub = np.array([[ 1., -724., 911., -551., -555., -896., 478., -80., -293.], [ 1., 566., 42., 937., 233., 883., 392.,

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Pythonパルプ制約

私は、pulpライブラリを使用してPythonの線形プログラミング問題に制約を追加しようとしています。私は以下のコードを試しました。 I及びJは、私が手にエラーがSyntaxError: Generator expression must be parenthesized if not sole argumentで、次のインデックス I.index = ['A','B','C'] J.index

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lpSolveAPIまたはlpsolveでRで実装された制約のrhsの決定変数

これは私の最初の質問です。私はRこの点に、私のために完璧に動作しますが、パッケージlpSolveAPI付き最適化問題に取り組んでいます。私の問題は非常に簡単です。決定変数を制約の右側に追加するにはどうすればよいですか？ C1,C2,...,C50を決定変数とします。 C1> C34のような制約式を作成するにはどうすればよいですか？これは非常に簡単なことですが、私はどこかでポイントを逃している

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検証

は、だから私はRで線形方程式のこのシステムを解くために管理：以下 x–y+z=1, x+y–z=1 and x+y+z=3 私のコードです： A <- matrix(data=c(1, -1, 1, 1, 1, -1, 1, 1, 1), nrow=3, ncol=3, byrow=TRUE) b <- matrix(data=c(1, 1, 3), nrow=3, ncol=1, byrow