CPLEX Java API에서 MIP 시작을 효율적으로 사용하는 방법을 찾을 수 없습니다. 하나의 제약 조건을 변경하거나 목적을 변경하여 여러 번 해결해야하는 선형 문제가있어서 솔루션 (MIP 시작)에서 시작하여 계산 속도를 높일 수있는 좋은 방법이라고 생각했습니다. 그래서 처음에는 문제를 해결 한 후 모든 변수를 IloNumVar 배열에 저장하고 doub
CPLEX Java를 사용하여 ILP를 구현하려고했지만 오랫동안 문제가 지속되었습니다. 여기에 ILP의 몇 가지 변수는 다음과 같습니다 IloIntVar above = new IloIntVar[numRect][];
IloIntVar below = new IloIntVar[numRect][];
IloIntVar left = new IloIntVar[num
나는 C++로 코드를 작성하고 CPLEX를 호출하여이를 해결하려고합니다. 아주 좋은 해결책을 빨리 찾지 만, 그것을 개선하기 위해 오랜 시간이 걸립니다. 그래서 코드를 종료하기 위해 더 큰 값으로 간격을 설정하려면,이 내가 무엇을 사용 : cplex_model.setParam(EpGap, 0.01);
하지만 컴파일러는 나에게 EpGap이 선언되지 않은
정수 프로그래밍 문제를 해결하려고합니다. Int32 a = 0, b = 0;
a = a*-6 + b + 0x74FA - valA;
b = b/3 + a + 0x81BE - valA;
a = a*-6 + b + 0x74FA - valA;
b = b/3 + a + 0x81BE - valA;
// a == -86561, b == -32299
나는이
최적화 도구 상자의 bintprog 명령은 부등호 제약 조건과 선택적 동등 제약 조건이있는 0-1 프로그래밍 문제를 해결합니다. Ax < = b 여기서 A는 행렬입니다 및 바 열 벡터. 다음과 같은 형식의 문제가 있습니다. | Ax | < = b 또는 이와 동등하게 -b < = Ax < = b. Matlab에서 이런 종류의 문제를 해결할 수있는 방법이 있습