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매트릭스를 생성하기 위해 CPLEX 최적화 코드를 작성합니다. r 및 n을 명령 줄 인수로 사용하지만 2 및 4로 가정 할 수 있습니다 지금 당장.최적화에서 가능한 모든 최적 이하 (최적이 아님 !!!) 솔루션 찾기
행렬을 발생하기위한 조건은 임의의 행 또는 임의의 열에있는 원소의 합이 원소가 0과 10 I가 설정
(즉 이중 확률 매트릭스) 사이의 정수이다 (10)를, 동일해야한다는 것이다 이 조건을 제약 조건에 적용하고 행렬을 생성하지만 10 및 0 행렬 만 제공합니다.
나는 CPLEX가 항상 "최적의"솔루션을 찾았 기 때문에 생각합니다.하지만 해결하고 싶은 문제에 대해서는별로 도움이되지 않습니다.
나머지 6, 7, 8, 9, 10, 0 ~ 5의 행렬이 필요합니다.
이러한 조건을 만족하는 가능한 모든 행렬을 생성하고 (나중에 추가해야 할 조건을 추가하여) 모두 테스트하여 사례를 소진 할 수 있습니다.
어떻게하면됩니까? 또한
나는이 솔루션 풀 일을 조사하고, 그것이 쉬운 일이 아닙니다 ..
,
cplex.out() < < cplex.getSolnPoolNsolns < < "솔루션 = 수"() < < endl;
이것은 1을 제공합니다. 단 하나의 해결책이 있다는 것을 의미하지만, 수백만 개의 행렬이 있다는 것을 알고 있습니다.
모든 '차선책'행렬을 생성하는 방법에 대한 아이디어가 있으시면 언제든지 도와주세요.
감사합니다.
내 코드를 IPGenMat.cpp에 첨부했고, aa.sol은 내게 준 솔루션입니다.
여기 아래에 복사했습니다.
:
#include<ilcplex/ilocplex.h>
#include<vector>
#include<iostream>
#include<sstream>
#include<string>
using namespace std;
int main(int argc, char** argv) {
if (argc < 2) {
cerr << "Error: " << endl;
return 1;
}
else {
int r, n;
stringstream rValue(argv[1]);
stringstream nValue(argv[2]);
rValue >> r;
nValue >> n;
int N=n*r;
int ds = 10; //10 if doubly-stochastic, smaller if sub-doubly stochastic
IloEnv env;
try {
IloModel model(env);
IloArray<IloNumVarArray> m(env, N);
for (int i=0; i<N; i++) {
m[i] = IloNumVarArray(env, N, 0, 10, ILOINT);
}
IloArray<IloExpr> sumInRow(env, N);
for (int i=0; i<N; i++) {
sumInRow[i] = IloExpr(env);
}
for (int i=0; i<N; i++) {
for (int j=0; j<N; j++) {
sumInRow[i] += m[i][j];
}
}
IloArray<IloRange> rowEq(env, N);
for (int i=0; i<N; i++) {
rowEq[i] = IloRange(env, ds, sumInRow[i], 10); //doubly stochastic
}
IloArray<IloExpr> sumInColumn(env, N);
for (int i=0; i<N; i++) {
sumInColumn[i] = IloExpr(env);
}
for (int i=0; i<N; i++) {
for (int j=0; j<N; j++) {
sumInColumn[i] += m[j][i];
}
}
IloArray<IloRange> columnEq(env, N);
for (int i=0; i<N; i++) {
columnEq[i] = IloRange(env, ds, sumInColumn[i], 10); //doubly stochastic
}
for (int i=0; i<N; i++) {
model.add(rowEq[i]);
model.add(columnEq[i]);
}
IloCplex cplex(env);
cplex.extract(model);
cplex.setParam(IloCplex::SolnPoolAGap,0.0);
cplex.setParam(IloCplex::SolnPoolIntensity,4);
cplex.setParam(IloCplex::PopulateLim, 2100000000);
cplex.populate();//.solve();
cplex.out() << "solution status = " << cplex.getStatus() << endl;
cplex.out() << "number of solutions = " << cplex.getSolnPoolNsolns() << endl;
cplex.out() << endl;
cplex.writeSolutions("aa.sol");
for (int i = 0; i < N; i++) {
for (int j = 0; j < N; j++) {
cplex.out() << cplex.getValue(m[i][j]) << " | ";
}
cplex.out() << endl;
}
cplex.out() << endl;
}
catch(IloException& e) {
cerr << " ERROR: " << e << endl;
}
catch(...) {
cerr << " ERROR: " << endl;
}
env.end();
return 0;
}
}