linear-programming

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수정 된 단순 방법을 사용하여 LP를 해결하기 위해 Matlab 프로그램을 작성하도록 요청 받았습니다. 필자가 작성한 코드는 입력 데이터에 문제없이 실행되지만 실제로 문제를 제대로 해결하지 못한다는 사실을 깨달았지만 기초 B (위의 방법의 핵심 아이디어)의 반전을 업데이트하지는 않습니다.^[B에 기초 열 연산을 수행하여 새로운 역 기저 B^-1 컴퓨팅 :

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MILP 솔버 설정을 동적으로 튜닝 하시겠습니까?

현재 MILP 계산의 복잡성이 상대적으로 높지만 많은 수의 MILP 계산을 처리하고 있습니다. 일반적으로 특정 문제에 대한 설정을 조정할 수는 있지만 제 경우에는 범위가 상당히 단순한 일부 계산에서 거의 모든 사전 처리가 꺼져서 고급 사전 처리가 유리한 문제까지 진행됩니다. 이와 같은 상황에서 문제의 복잡성을 동적으로 조정하는 데 사용되는 방법은 일반적으로

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CPLEX 호출 라이브러리를 사용할 때 lp를 mip으로 변경하는 방법

CPLEX 호출 가능 라이브러리를 사용하여 lp를 해결했습니다 (VS2010에서). lp는 다음과 같습니다. Maximize obj: x1 + 2 x2 + 3 x3 Subject To c1: - x1 + x2 + x3 <= 20 c2: x1 - 3 x2 + x3 <= 30 Bounds 0 <= x1 <=

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정수 선형 프로그래밍을위한 목적 함수 정의

정수 선형 프로그래밍 모델의 목적 함수를 고안하기 위해 노력하고 있습니다. 목표는 유전자 전환 이벤트가 발생한 경우뿐만 아니라 두 유전자의 사본 수를 결정하는 것입니다 (하나의 사본이 삭제되었지만 하나의 사본이 삭제되었지만 그물 사본 번호는 변경되지 않은 것처럼 보입니다). 이 문제는 두 개의 데이터 벡터, P_A 및 P_B을 포함합니다. 벡터는 0보다 큰

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많은 제약 조건을 추가 할 때 PuLP가 매우 느립니다.

PuLP를 사용 하려는데, 4000 개의 제약 조건 (67 개 변수)을 추가하려면 50 초이 필요합니다. 문제를 해결하는 데는 불과 몇 초 밖에 걸리지 않습니다. PuLP를 사용하여 많은 수의 문제에 대해 여러 솔버를 쉽게 테스트하고 싶습니다. PuLP를 오래 복용해야합니까? PyGLPK를 사용하는 것은 설정과 해결 모두를 포함 해 몇 초 밖에 걸리지 않으

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PuLP에서 GLPK 해석을위한 허용 오차를 지정하는 Python

Python 2.7.8, Windows 32 비트에서 PuLP 프로그래밍 라이브러리를 실행 중입니다. GLPK를 혼합 정수 선형 프로그래밍 문제에 대한 솔버로 사용하고 있습니다. 솔버는 대략 수렴합니다. 최적의 1 %는 신속하지만 정확한 최적의 솔루션을 계산하는 시간은 길다. PuLP를 사용하는 GLPK 해석기의 허용 오차 비율을 지정하는 방법이 있습니까?

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Neo4J를 사용하여 가중 네트워크 흐름을 해결합니다.

노드가 가중치가있는 에지로 연결되어있는 bipartite 그래프 (녀석과 소녀 노트)가 있고 각 노드의 용량은 5입니다 (각 녀석/여자는 반대쪽 성별의 5 명과 일치시킬 수 있습니다). 가중치를 최대화하기 위해 가능한 한 최상의 일치를 찾아야합니다. 이것은 가중 네트워크 흐름으로 공식화 할 수 있습니다. 각 녀석은 5 단위의 출처이고, 각 소녀는 5 단위의

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cplex와 java를 사용하여 두 종류의 종속 변수 생성

CPLEX에서 새로운 업무입니다. 내 단순화 된 최적화 문제는 다음과 같습니다 objective function: Maximize z1 + z2 + z3 Subject to: c1: x1 - 3 x2 + x3 <= 30 c2: x1 + x2 + x3 >= z1 ... Bounds x1=[0,

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R 소프트웨어에 의한 선형 프로그래밍 솔루션

R 소프트웨어로 선형 프로그래밍 문제를 해결하려고합니다. A.txt, B.txt, F.txt라는 세 개의 파일이 있습니다. 나는 다음과 같은 코드에 의해이를 읽고 : 파일의 library(linprog) Amat<-read.table("D:/Simplex/SimplexInitialTheoryWithRsoftware/src/A.txt",header=FALS

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단일 스레드 DLL 함수에서 여러 호출은 어떻게 확장됩니까?

현재 MATLAB 내에서 MILP 계산에 액세스하는 DLL이 있습니다. 대부분의 MILP 해석기가 단일 스레드라고 이해하고 있으며, MILP 해석기에서 동시에 여러 호출을 수행하는 방법이 궁금합니다. 계산이 서로 뒤에서 큐에 대기하고 단일 스레드를 통한 모든 프로세스가로드를 분산시키는 방법이 있습니까? 나는 얼마나 효과적으로이 조합이 단일 호출에서 거의 동