lpSolveAPI 또는 lpsolve를 사용하여 R로 구현 된 제약 조건의 의사 결정 변수

Question

이것은 스택 오버플로에 대한 나의 첫 번째 질문입니다.

나는 R이 시점에, 나를 위해 완벽하게 잘 작동, 패키지 lpSolveAPI와 최적화 문제에서 일하고 있어요.

내 문제는 매우 간단합니다. 의사 결정 변수를 제약 조건의 오른쪽에 어떻게 추가합니까?

결정 변수는 C1,C2,...,C50이라고합시다. C1> C34과 같은 제약 조건을 공식화하려면 어떻게해야합니까?

이것은 매우 쉽기 때문에 어딘가에있는 지점을 놓치고 있다는 느낌이 들었습니다. 그러나 내가 읽은 모든 게시물과 모든 예제는 C1 > 1000과 같은 상수 값으로 작동합니다.

필자는 LP 나 MILP에 대해 많은 경험이 없으므로 구속을 재구성하는 영리한 방법이 있으므로 rhs의 숫자 값과 함께 사용할 수 있습니까?

내 응용 프로그램에서 예 제약 조건은 다음과 같습니다 10 C1 + 2 C11 <= 200 C51

Answer 1

바로이 질문을 게시 한 후, 나는 그 해결 방법에 대한 아이디어를 했어 정말 쉽게뿐만 아니라입니다

:

10 C1 + 2 C11 < = 200 C51 ---> 10 C1 + 2 C11 -200 C51 < = 0

이렇게하면 솔버 API에 맞습니다!