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SCPSolver의 LP에 음수가 아닌 제약 조건을 추가하는 방법은 무엇입니까?

java에서 선형 문제를 공식화하기 위해 SCPSolver을 사용하고 있습니다. 장난감 선형 문제 : lp.addConstraint(new LinearBiggerThanEqualsConstraint(new double[] { 1.0, 0.0 }, 0.0, "c3")); lp.addConstraint(new LinearBiggerThanEqualsConst

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JuMP (Julia)의 그림자 가격은

입니다. 다음과 같은 LOP가 있습니다. using JuMP, Cbc productionProb = Model(solver = CbcSolver()) @variable(productionProb, x >= 0) @variable(productionProb, y >= 0) @objective(productionProb, Max, 7.8x + 7.1

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Python-Gurobi 인터페이스에서 지연 제약 추가

확률 적 프로그래밍 문제의 첫 번째 단계에 일부 지연 연결을 추가하려고합니다. 예를 들어, 최적의 솔루션은 위치 (16) 및 (20)는 내가 게으른 제약 조건을 추가 할 다음과 같이 내가 원하지 않는 함께 선택되는 것을 저에게 보여줍니다 First Stage x1 + x2 + ... + x40 = 5 z_i,l <= x_i i=1,..

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혼합 정수 프로그래밍 : 문이 변수

를 포함하면 내가 Pyomo 사용하여 최적화를 수행하려고하지만이 같은 문제에 대한 제약 조건을 정의하기 위해 고군분투와 제약 정의 : if Variable 1 > Parameter Variable 2 = Variable 1 - Parameter else skip constraint (?) if Parameter > Variable 1

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오페라 하우스에서 좌석 할당을 최적화하는 데 적합한 알고리즘은 무엇입니까?

그래서 나는 10 열 10 열 좌석 (총 : 100) 오페라 하우스 있습니다. 각 좌석에는 기호 값 Aij가 할당됩니다. 그룹이 동일한 행에 자리를 얻지 못하면 기본 설정 값이 절반으로 줄어 듭니다. 예 : 오페라 하우스 예약이 5 인이고 맨 위 행에 2 개만, 다음 행에 3 개를 예약 할 수있는 경우 각 좌석마다 기본 설정 값이 실제로 반으로 줄어 듭니다

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제약 조건에서 최적화

최적화와 관련하여 질문이 있습니다. 나는 3 개의 열과 특정 수의 행 (최대 200)을 갖는 행렬 x를가집니다. 각 행은 후보를 나타냅니다. 첫 번째 열에는 점수 (0 ~ 1)가 포함되고 두 번째 열에는 후보자의 종류 (총 10 가지가 1에서 10까지 표시됨)가 포함되며 3 열에는 각 후보의 금액이 포함됩니다. 금액은 NEGATIVE 일 수 있습니다. 금액

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Python에서 여행 세일즈맨을위한 선형 프로그래밍 모델 정의

Python 및 PuLP 라이브러리를 사용하여 선형 프로그래밍 모델을 작성하여 TSP (Traveling Salesman Problem)를 해결하는 방법은 무엇입니까? 위키 , 목적 함수와 제약 문제입니다 것은 저는 여기에 붙어 오전 내 부분적인 시도이다. 코드를 정의하는 방법을 알지 못하므로 코드의 최종 제약 조건을 포함하지 않았습니다. 나는 U 변수와이

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비선형 제약 조건 및 이진 변수를 사용하는 선형 목적 함수

후보의 선택을 최적화해야하는 문제가 있습니다. 각 후보자는 점수 (0과 1 사이), 유형 (1에서 10까지의 10 가지 선택 사항) 및 수량을가집니다. 최적화 할 변수는 바이너리입니다. 그들은 후보자의 선택을 대표하거나 아닙니다. 객체 함수는 선형이며, 이진 변수와 스코어 벡터의 스칼라 곱입니다. 아이디어는 가장 높은 점수 합을 선택하는 것입니다. 는 지금

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Python, PuLP : LpVariable을 정수로 변환

LpVariable (PuLP 1.6.1, Python 3.5)으로 정의 된 변수의 값을 인쇄하려고합니다. LpVariable에는 매개 변수의 범주를 '정수'로 설정하는 옵션이 있습니다. 그러나 이것은 변수를 인쇄하도록 요청할 때 값이되지는 않습니다. Status: Optimal Prod_Laptop_February = 1000.0 Prod_Laptop

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CPLEX를 R 언어로 변환

이것이 실제로 어떻게 작동하는지 혼란 스럽습니다. 나는 바이너리가 CPLEX에서 무엇을 의미하는지 모른다. 문제는 다음과 같습니다. 제조 관리자는 다음 4 개월 동안의 구입 비용 (원자재 및 저장 비용)을 최소화하는 업무를 담당합니다. 표 3.4에서 원재료의 한 단위 비용과 매달 원료의 요구량을 확인할 수 있습니다. 저장 비용은 월말에 저장된 각 장치에 대