linear-programming

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CPLEXを使用した非有向グラフのsteinerツリーの1つの変種を扱っています。私の溶液では、グラフは有向グラフとして表され、そして私のdesicion変数（Yuijvと呼ばれる）の一方がそう、パスの方向を制御： Yuijv = 1エッジ場合（i、j）は、u→v→U→j→V方向の1つの経路で使用されます。 Yuijv = 0 else。ここではYuijvが宣言されている方法である（および一部

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pyomo.environモジュールの下で2次元セットオブジェクトを作成する方法

pyomo.environを使ってLPモデルを作成しようとしました。しかし、私はセットを作るのに苦労しています。私の問題では、2つのセットを作成する必要があります。 1組はノードの束からのものであり、もう1組はノード間の複数の弧からのものです。 Networkxを使用してノードと円弧を保存することでネットワークを作成します。ノードデータは、（経度、緯度）のようにタプル形式で保存されます。アークは

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scipy.linprogを使用してL1回帰を解くget ValueError：入力配列を形状（20,1）から形状（20）にブロードキャストできませんでした。

scipy.linprogを使用してL1回帰を解くことを試みていますが、 | AX-B | import numpy as np from sklearn import datasets from scipy.optimize import linprog def generate_dataset(n, d): A, b, coef = datasets.make_regres

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有界変数ツールを使用したシンプレックスメソッド

シンプレックス法で有界変数を持つLPを解くための信頼できるツールまたはソースコード（できればC++）はありますか？私の問題では、すべての変数は1に限定されています。実際には、StackOverflowの記事にSoPlex、CLP、lpsolveのツールがあります。これらの中でも、SoPlexは私が想定しているより広範囲です。このドキュメントでは、SoPlexは変数の境界を考慮していると言われて

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リニアプログラミングにおけるIF/THENステートメントのモデリング

ブール変数のセットX = {x0、x1、... xn}が与えられ、Xの各変数x \は1つのグループG = {g0、g1 ,. ...、GM}、グラム\サブセットX. 問題の目的は、どのように私はすべての必要とLPにおける制約をモデル化することができます。1. に設定されているXの変数の数を最大化することですGの同じグループに属している変数は、0または1に設定されていますか？より正確には、G中の

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コロン - gusek

私はgusekと呼ばれるこのプログラムに新たなんだ、と私は次の式を実行しようとしている：それは私を与える Maximize objekt: 3x + 2y Subject To objekt1: 2x + y <= 100 objekt2: x + y <= 80 Bounds x >= 0 x <= 40 y >= 0 End 「をor_vaja.mod：1：期待されるところコロンが不

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割り当ての最適化/設定のカバー

私は次の作業を行っていて、解決策が見つかりませんでした。ネットワークノードの配置に最適なソリューションを見つける必要があります。目的は、接続ケーブルの掘削コストを最小限に抑えることです。いくつかの掘削コストはお互いに依存します。例えば。 2つのノードが並んでいて最初に1つのケーブルを掘ったとすると、この掘削コストを第2ノードへの掘削のための第1ノードに含める必要はありません。しかし、2番目のノー

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リニアプログラミングを使用したm台のジョブの計画

リニアプログラミングを使用して問題を計画できると聞きました。リニアプログラミングは最適であり、大規模な計画（例えば、m台のマシン上のn個のジョブの計画）が指数関数的な困難を持っているため、実際にその方法を理解できません。どうすれば100のジョブと10台の機械で線形計画を使って問題を解決できますか？あなたは私に何か説明をしたり、さらに読むことができますか？