linear-programming

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나는 혼합 된 정수 선형 문제를 해결하기 위해 Windows 명령 줄에서 CBC를 사용하고 있습니다. 문제는 적절한 시간 내에 문제를 해결하므로 잘 해결됩니다. 그러나 CBC에서 최적의 솔루션을 구성하는 변수의 값을 인쇄하는 방법을 알 수 없습니다.

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LPSolve로 2D 이미지 모자이크를 stich하는 방법

저는 LPSolve 및 툴킷을 처음 사용합니다. LPSolve IDE를 사용하여 4 개의 이미지 1024x1024 타일을 스티치하려고합니다. 작업을 단순화하기 위해 타일의 x 좌표 만 사용합니다. 나는 다음과 같은 방법으로 관계를 정의하면 내가 다음에 모델을 변경하는 경우 ------------------------------- | Tile1

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펄프의 선형 정수 최적화

더 큰 문제를 시작하기 전에 다음과 같은 간단한 예제 최적화 문제를 해결하려고했습니다. 코드 : from pulp import * x = LpVariable("x", 0, 3) y = LpVariable("y", 0, 1) prob = LpProblem("myProblem", LpMinimize) prob += x + y <= 2 #objecti

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조건부 제약 조건을 Cplex 용 콘서트 C++로 변환하는 방법?

선형 프로그래밍을 위해 OPL을 사용하여 IBM ILOG Cplex optimization Studio로 모델을 작성했습니다. 하지만 지금은 콘서트 C++을 사용하여 같은 모델을 작성해야합니다. 하지만 내 제약 조건을 변환 할 수 없습니다. 내 제약 하나는 다음과 같습니다 : forall(i in Nodes) edgeSum[i]:

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선형 프로그래밍의 합계 및 조건 - Cplex // OPL

OPL의 합계에 조건을 적용하거나이 문제를 해결하는 쉬운 방법이 있습니까? forall (i in Factories) forall(j in Time) Stock[i][j] == sum (i_ in Factories where j-LeadTime[i_][i]>0) (expression) 나는이 문제를 해결하기 위해 찾은 유일한 방법은

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추가 제약 경계 예외에서 발생

나는 EE + EE와 FF 각 일부 C로 구성 FF, 내가 작성한 D. 코드와 을 극대화 할 수있는 선형 최적화 목표를 가지고, I EE_quantity: 0, FF_quantity: 7 을 ...하지만 난 다른 해결책이있을 알고 : 찾기 위해 해결사 얻을 수는 다른 유효한 솔루션에 대한 사용자 입력의 유효성을 검사하기 위해 EE_quantity: 1,

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for all의 z3에서 Simplex

매우 비슷한 질문이 이미 있으므로 질문했지만 다음 문제에 대한 답을 찾을 수 없습니다. 선형 극대화 문제는 쉽게 정량-모두 사용하여 진술 할 수 있습니다 위의 같은 obj = f(x) AND \forall x . Ax <= b => f(x) <= obj 쿼리는 내지 z3 제기 될 수있다. 결과 z3가 LP 문제를 인식 할만큼 충분히 영리한 지 여부를 물어보

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이를 선형 제약 조건 집합으로 변환하는 방법은 무엇입니까?

제가 새로운 변수 y 이러한 y <= max(x) 그 생성하고자 예 x = [0,1,0,0,1] 위해 이진 변수의 1 차원 배열의 지정된. 환언에서 Y = 0 인 경우에만, 합 (X) = 0 Y = 1 경우에만, 합 (X)> 0 를 I는 이것을 변환 어떻게 선형 제약 집합? IBM CP Optimizer Suite가 자동으로 처리 할 수 있기 때문에

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LP 반복적 인 반올림 콘서트 C++ 사용

나는 LP 반복 반올림 콘서트를 사용하여 C++. 내 ILP 및 LP 코딩이 제대로 작동합니다. 그러나 내가 LP를 반복 할 때 iterativly 나는 infeasible soulution을 얻을. 모든 반복에서 나는 결정 변수 x의 최대 값을 0-1 사이의 부동 소수점 수로 찾고 (실제로 나는 그것을 새로운 제약으로 더하고있다.) 1로 만든다. 그러나

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LP의 계산 시간 IP 자체를 최적화하는 것보다 높은 IP 완화.

이것은 SCIP를 사용한 MIP의 LP 완화에 대한 이전 question의 후속 조치입니다. MIP (CPLEX 형식)을 SoPlex에 전달하여 MIP의 LP 완화 솔루션을 계산할 수는 있지만 SoPlex의 계산 시간은 SCIP 자체를 사용하여 MIP를 최적화하는 것보다 높다는 것을 알았습니다. 작은 입력 테스트). SCIP은 MIP를 해결하기 전에 SoP