haskell - Haskell / 線形プログラミング パッケージで他のプログラムを実行する

Question

LPSolve混合整数最適化問題を解くというプログラムがあります。問題は、反復中に制約を動的に追加できないことです。そのLPSolveため、緩和を解決し、解決策に基づいて追加の制約を推測する Haskell プログラムを作成することを考えました。問題構造を利用した制約。

Haskell で実行可能ファイルを実行し、ターミナルに送信された出力を取得することは可能ですか?

線形計画問題を解決する Haskell パッケージはありますか?

Answer 1

runInteractiveProcessを使用すると、stdin/stdout を介して extern プロセスと「対話」できます

Answer 2

Shelly パッケージには、外部プロセスを実行するための便利なライブラリ メソッドがいくつかあります。Haskell でシェル スクリプトを作成することを目的としていますが、アプリケーションで使用できない理由はありません。標準ライブラリ メソッドよりも、シェル スクリプト タスクの方がはるかに便利だと思います。

Answer 3

GLPK を使用して、Haskell コードに問題を作成して実行できます

-- Usando GLPK, http://www.gnu.org/software/glpk/ 
import Data.List 
import Data.Maybe 
import Control.Monad 
import Data.LinearProgram 
import Data.LinearProgram.GLPK 
import qualified Data.Map as M 

-- Sólo por dar nombre a las varibles 
x e = "X" ++ show e 

-- Resuelve el problema de elegir el menor número de empleados 
solveEmployees :: [(Int, Int)] -> LP String Int 
solveEmployees es = execLPM $ do  setDirection Min 
                                  setObjective $ linCombination $ map (\e -> (1, x e)) emps 
                                  mapM_ (\(a, b) -> geqTo (varSum [x a, x b]) 1) es 
                                  mapM_ (\n -> setVarKind (x n) BinVar) emps 
                                  where emps = nub $ map fst es ++ map snd es 

-- Wrapper suponiendo que siempre hay solución (aquí siempre) 
getEmployees :: [(Int, Int)] -> IO [Int] 
getEmployees es = do 
  (_, Just (_, m)) <- glpSolveVars mipDefaults $ solveEmployees es 
  return $ map (read.tail.fst). M.toList. M.filter (==1) $ m 

-- Tráfico de influencias, intentaremos que el empleado 'e' vaya a la playa 
--       (da igual que sea de Estocolmo o de Londres) 
getEmployees' :: Int -> [(Int, Int)] -> IO [Int] 
getEmployees' e es = do 
  r <- getEmployees es 
  r' <- getEmployees $ filter (\(a, b ) -> a /= e && b /= e) es 
  return $ if length r == 1 + length r' then e: r' else r 

-- Test 
main = do 
  putStrLn $ "Input: " ++ show test2 
  putStrLn "Testing: solveEmployees" 
  r1 <- getEmployees test2 
  putStrLn $ show r1 
  putStrLn "Testing: solveEmployees' 2001" 
  r2 <- getEmployees' 2001 test2 
  putStrLn $ show r2 

test1 :: [(Int, Int)] 
test1 = [(1009, 2011), (1017, 2011)] 

test2 :: [(Int, Int)] 
test2 = [(1009, 2000), (1009, 2001), (1008, 2000), (1008, 2001)] 

Answer 4

トイソルバーがあります。

import           Data.Default.Class (def)
import           ToySolver.Arith.Simplex
import qualified ToySolver.Data.LA            as LA

case_test1 = do
  solver <- newSolver
  x <- newVar solver
  y <- newVar solver
  z <- newVar solver
  assertAtom solver (LA.fromTerms [(7,x), (12,y), (31,z)] .==. LA.constant 17)
  assertAtom solver (LA.fromTerms [(3,x), (5,y), (14,z)]  .==. LA.constant 7)
  assertAtom solver (LA.var x .>=. LA.constant 1)
  assertAtom solver (LA.var x .<=. LA.constant 40)
  assertAtom solver (LA.var y .>=. LA.constant (-50))
  assertAtom solver (LA.var y .<=. LA.constant 50)

  setObj solver (LA.fromTerms [(-1,x), (-2,x), (-3,x)])

  o <- optimize solver def
  print o
  getValue solver x


> case_test1
Optimum
40 % 1

有理係数を解きます。

制約を追加して、ソルバーを再実行できます。

  assertAtom solver (LA.var x .<=. LA.constant 30)
  o <- optimize solver def
  print o
  getValue solver x


> case_test1
Optimum
30 % 1