linear-programming

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다음 문제가 있습니다. 이 전 세트와 변수 이런 식으로 정의했다고 가정 해 봅시다 : 나는 3 개 변수를 가질 set Objectes; var x{i in Objectes}>=0, integer; s.t. rest: x[i in Objectes]>=7; data; set Objectes:= Animals Plantes Persones; end

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구로비가 동일한 MILP 공식의 큰 경우에 최적의 솔루션에 도달하지 못합니다.

내 MILP 문제는 간단하지만 많은 수의 제약 조건 및 변수를 기반으로합니다. 결정 변수의 대부분은 '준'형식 (예를 들어 생산량 등 수송 수량) S (wijk)의 (a 선에 교대 수) 정수 형인있다 데이터 : 델타 쎄타, 알파, 람다, N (IJW) Mmin ( IJK) Mmax 순 ( IJK), V0 (IK), D는 ,691을 wijk 363,210 문

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선형 프로그래밍 제약에서 최소 스패닝 트리를 나타내는 방법은 무엇입니까?

우리는 가중치 그래프 G와 스패닝 트리 T를 부여 받았다고 가정하자. 우리는 T가 최소 스패닝 트리가되도록 에지의 가중치를 변경하기를 원한다. | w_i - w'_i | 여기서, w_i는 에지 i_th의 가중치이고, w'_i는 그것을 변경 한 후의 에지 i_th의 가중치이다. 우리의 목표는 합계를 최소화하는 것입니다. | w_i - w'_i | 모든 i와

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네트워크 흐름을 사용하여 선형 프로그래밍을 해결하는 방법은 무엇입니까?

우리는 시험 E = {E1, E2, ..., Em} 및 I = {I1, I2, ..., In}의 도구 세트를 가정하고 각 시험 Ej는 Rj의 서브 세트 I. 각 시험은 Pj $ 이익을 가지며 각 도구 비용은 Cj $입니다. 우리는 어떤 시험을 최대화하기 위해 선택하려고합니다 (이익의 합계 - 비용의 합계). 우리는 각 검사마다 m 변수 Xi가 있고 Xi =

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R 부도 불평등 R

R에 문제가 있으며 도움을 주시면 감사하겠습니다. 나는 다음과 같은 제약을위한 가능성의 영역을 플롯 할 수 있습니다 constrains: 5*x + 3*y >= 210 x + y <= 110 4*x + y <= 200 어떤 아이디어? 또한 나는 가능한 것을 색칠 할 필요가있다.

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Ford-Falkerson의 무향 그래프 알고리즘 (무엇이 누락 되었습니까?)

방향이 틀린 그래프에서 최대 흐름을 찾는 알고리즘을 "발견했습니다"라고 잘못 생각하지만 실수를 찾을 수 없습니다. 여기 알고리즘은 다음과 같습니다 : 우리는 다음과 같은 방식으로 새로운 방향 그래프를 만듭니다 : 모든 가장자리 $ {u, v} $에 대해 $ (u, v) $와 $ (v, u) $ $ ((u, v)) = c ((v, u)) = c ({u, v}

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바이너리 LP 대 정수 LP

왜 다음 선형 프로그램간에 차이점이 있는지 궁금합니다. 그들은 LP file format에 적혀 있습니다. 두 경우 모두 x=1이 최적의 솔루션이라고 가정합니다. 프로그램 A : min: x; x >= 1; bin x; 출력 : min: x; x >= 1; x <= 1; x >= 0; int x; 출력 : Value of objective

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karmarkar with integer constraint

Scilab의 Karmarkar (https://help.scilab.org/docs/5.3.2/fr_FR/karmarkar.html)는 vartype의 옥타브 (https://www.gnu.org/software/octave/doc/interpreter/Linear-Programming.html)의 매개 변수 "I"와 같은 솔루션의 정수만을 고려하고 싶습

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혼합 정수 프로그래밍 - 창고 위치 (파이썬 + GLPK)

비교적 최근에 나는웨어 하우스 위치에 관한 문제 (2 년 전 쿠세 세라의 파 클래스에서)를 최적화하려고 노력 중이다. 문제는 6 시간이 넘었고 100 개의 창고와 1000 명의 고객이있는 인스턴스에서 여전히 실행되고 있다는 것입니다. 문제는 다음과 같습니다. 나는 열거 나 말거나 할 수있는 창고를 가지고있다. 그들 각각을 여는 데는 비용 s_w가 있습니다.

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식사 계획 알고리즘

식사 계획을 생성하는 알고리즘을 찾는 데 어려움이 있습니다. 문제는 다른 음식 양 ()의 영양 요구량 (탄수화물, 지방, 단백질 등)을 생각해내는 것입니다. 음식 품목은 적은 수의 품목 (< 7) 중에서 선택해야합니다. 예를 들어 음식 품목 A, B, C가 있다고 가정 해 보겠습니다. 식품 품목 A는 1 그램의 단백질에 대해 a_p 그램, B는 1 그램의