대칭 구조를 가진 매우 큰 (100,000 x 100,000) 매우 희박한 (0.01 % 채우기) 복소수 (a + b * i) 행렬을 사용한 선형 프로그래밍 및 행렬 조작을위한 수치 알고리즘을 프로토 타이핑하고 비대칭 값. 필자는 7 년 동안 MATLAB을 기쁘게 사용해 왔지만 오픈 소스이므로 Python으로 전환하라는 제안을 받고 있습니다. 많은 파이썬
여기 내 모델입니다. 같은 형식이지만 잘 해결이 모델이 있기 때문에 cau5.mod:25: syntax error in data section
이 정말 혼란 : 모델을 풀 때 set ch ;
set k ;
param a{i in ch , j in k};
param b{i in ch };
param c{j in k };
var x{i in ch
특정 제약 조건에 따라 최적의 미디어 선택을 찾아야합니다. 나는 4 중첩 된 for 루프에서 그것을하고 있으며, 약 O (n^4) 회 반복이 걸릴 것이므로 느리다. 나는 그것을 더 빨리 만들려고했지만 아직도 느리다. 내 변수는 2 ~ 3 만개 정도 될 수 있습니다. max_disks = 5
max_ssds = 5
max_tapes = 1
해결하려는 선형 정수 프로그램이 있습니다. 솔버 glpk (덕분에 this answer)와 pyomo를 설치했습니다. 다음과 같은 코드를 작성했습니다 : from pyomo.environ import *
from pyomo.opt import SolverFactory
a = 370
b = 420
c = 2
model = ConcreteMo
차라리 간단 목적 함수를 최소화하고 싶지만, 어떻게 든 제가하는 방법을 보았다 파이썬 API가 을 CPLEX하는에서 올바른 호출을하는 데 문제가 set_quadratic과 set_quadratic_coefficientshere을 사용해도 내 문제가 해결되지 않았습니다. 내 목적 함수는 선형 변수 세트와 varCoefs = [1]*(numB + numQ)
프로그래밍 1. 사용 R, 다음과 같은 문제를 해결하기 위해 위와 유사한 방법으로 : 핸디 - 댄디 회사는 주방 가전 (A, B 및 C)의 세 가지 유형을합니다. 각 기기 유형을 만들려면 노동과 재료가 두 가지 입력 만 필요합니다. A의 각 단위는 노동 시간이 7 시간이고 재료가 4kg 인 이 필요합니다. B의 각 단위에 대해 요구 사항은 노동 시간 3 시
CPLEX를 사용하는 데 문제가있어 매우 익숙하지 않습니다. 나는 Simplex 알고리즘이 작동하는 방법을 알고, 분기점 & 바운드, MIP 문제 등을 알고 있지만 이론적 인 관점에서만 알 수 있습니다. CPLEX를 실제로 사용하는 것은 이번이 처음입니다. 나는 이것을 C에서 사용하고 있는데 CPLEX 배포판에 예제로 제공된 예제 "populate.c"파일
현재 MIP 문제에 대해 연구 중이며, 유형 2 (SOS2)의 특별 주문 세트를 이용할 수 있습니다. 내 문제는 내가 그런 세트를 완전히 이해하지 못했다는 것입니다. 그 이유는 내 SOS2의 변수에 할당해야하는 가중치 때문입니다. 정확히 무엇을 지정해야하는지 잘 모르겠습니다. 내 세트에는 꽤 명확한 순서가 있지만, 나는 가중치가 있어야하고 단지 1,2,3