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私は線形計画法の研究を行っており、複雑な(数百の変数と制約)問題を解決する必要があります。自立型ソルバーでLPを解く方法はたくさんあります(それは問題ではありません)。ただし、C#アプリケーションから解決する必要があります。私はC#コード内でLPを解決する方法を見つけるために最善を尽くしましたが、見つけた(そして使用可能だった)のはCPLEXと.NETコンサートライブラリだけでした。これは非常によく見えます(そして実際に私は今それを使用していて、それはうまく機能します)が、いくつかの大きな複雑な問題の定式化は本当に悪夢です!AMPLで10行で記述でき、誰でも理解できるものは、C#で約200行必要です。

効率的な(わかりやすい)方法で問題モデルの定義を提供できるC#用のライブラリを知っていますか?(CPLEXはLP形式を受け入れますが、多くの変数の問題を解決しようとすると、アルゴリズムが何年にもわたって実行されると、数百メガバイトに成長する可能性があります)または、AMPLをLP形式に変換して解決する可能性について聞いたことがありますCPLEX C#ライブラリによるものですが、効率的に聞こえません:-)

要するに、私はC#プロジェクトを持っています。LP問題を解く必要があります。私はそれを非常に効率的に解決する必要があります...これはすべて合理的に単純な方法で行われます(for-cyclesなどで変数や制約を追加する何百もの混沌とし​​た線ではありません)。

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これはあなたが探している答えではないかもしれませんが、Concert for .NET は線形プログラムをモデル化する優れた方法です。AMPL と Concert for .NET の違いを誇張しているだけだと思います。これは AMPL の書籍の例からの AMPL の SteelT.mod で、その後に CPLEX に含まれる steel.cs の一部が続きます。これはほぼ同じコードに対応しています。データの読み込みやソルバーの呼び出しなど、いくつか欠けているものがありますが、AMPL の別のファイルに書き込む必要があります。122行です。

はい、AMPL は汎用プログラミング言語の API であるため、AMPL よりも難しいです。C# を使用する必要があり、CPLEX にアクセスできる場合は、これで十分でしょう。また、整数プログラムでの分岐ツリーとバインド ツリーへのアクセスなど、AMPL よりも優れた機能も備えています。

CPLEX 自体には非常に優れたコンサートの例が多数含まれています。

set PROD;     # products
param T > 0;  # number of weeks

param rate {PROD} > 0;          # tons per hour produced
param inv0 {PROD} >= 0;         # initial inventory
param avail {1..T} >= 0;        # hours available in week
param market {PROD,1..T} >= 0;  # limit on tons sold in week

param prodcost {PROD} >= 0;     # cost per ton produced
param invcost {PROD} >= 0;      # carrying cost/ton of inventory
param revenue {PROD,1..T} >= 0; # revenue per ton sold

var Make {PROD,1..T} >= 0;      # tons produced
var Inv {PROD,0..T} >= 0;       # tons inventoried
var Sell {p in PROD, t in 1..T} >= 0, <= market[p,t]; # tons sold

maximize Total_Profit:
  sum {p in PROD, t in 1..T} (revenue[p,t]*Sell[p,t] -
    prodcost[p]*Make[p,t] - invcost[p]*Inv[p,t]);

subject to Time {t in 1..T}:
  sum {p in PROD} (1/rate[p]) * Make[p,t] <= avail[t];

subject to Init_Inv {p in PROD}:  Inv[p,0] = inv0[p];

subject to Balance {p in PROD, t in 1..T}:
  Make[p,t] + Inv[p,t-1] = Sell[p,t] + Inv[p,t];


    public class Steel {
       internal static int _nProd;
       internal static int _nTime;

       internal static double[] _avail;
       internal static double[] _rate;
       internal static double[] _inv0;
       internal static double[] _prodCost;
       internal static double[] _invCost;

       internal static double[][] _revenue;
       internal static double[][] _market;

       internal static void ReadData(string fileName) {
          InputDataReader reader = new InputDataReader(fileName);

          _avail    = reader.ReadDoubleArray();
          _rate     = reader.ReadDoubleArray();
          _inv0     = reader.ReadDoubleArray();
          _prodCost = reader.ReadDoubleArray();
          _invCost  = reader.ReadDoubleArray();
          _revenue  = reader.ReadDoubleArrayArray();
          _market   = reader.ReadDoubleArrayArray();

          _nProd = _rate.Length;
          _nTime = _avail.Length;
       }

       public static void Main(string[] args) {
          try {
             string filename = "../../../../examples/data/steel.dat";
             if ( args.Length > 0 )
                filename = args[0];
             ReadData(filename);

             Cplex cplex = new Cplex();

             // VARIABLES
             INumVar[][] Make = new INumVar[_nProd][];
             for (int p = 0; p < _nProd; p++) {
                Make[p] = cplex.NumVarArray(_nTime, 0.0, System.Double.MaxValue);
             }

             INumVar[][] Inv = new INumVar[_nProd][];
             for (int p = 0; p < _nProd; p++) {
                Inv[p] = cplex.NumVarArray(_nTime, 0.0, System.Double.MaxValue);
             }

             INumVar[][] Sell = new INumVar[_nProd][];
             for (int p = 0; p < _nProd; p++) {
                 Sell[p] = new INumVar[_nTime];
                for (int t = 0; t < _nTime; t++) {
                   Sell[p][t] = cplex.NumVar(0.0, _market[p][t]);
                }
             }

             // OBJECTIVE
             ILinearNumExpr TotalRevenue  = cplex.LinearNumExpr();
             ILinearNumExpr TotalProdCost = cplex.LinearNumExpr();
             ILinearNumExpr TotalInvCost  = cplex.LinearNumExpr();

             for (int p = 0; p < _nProd; p++) {
                for (int t = 1; t < _nTime; t++) {
                   TotalRevenue.AddTerm (_revenue[p][t], Sell[p][t]);
                   TotalProdCost.AddTerm(_prodCost[p], Make[p][t]);
                   TotalInvCost.AddTerm (_invCost[p], Inv[p][t]);
                }
             }

             cplex.AddMaximize(cplex.Diff(TotalRevenue, 
                                          cplex.Sum(TotalProdCost, TotalInvCost)));

             // TIME AVAILABILITY CONSTRAINTS

             for (int t = 0; t < _nTime; t++) {
                ILinearNumExpr availExpr = cplex.LinearNumExpr();
                for (int p = 0; p < _nProd; p++) {
                   availExpr.AddTerm(1.0/_rate[p], Make[p][t]);
                }
                cplex.AddLe(availExpr, _avail[t]);
             }

             // MATERIAL BALANCE CONSTRAINTS

             for (int p = 0; p < _nProd; p++) {
                cplex.AddEq(cplex.Sum(Make[p][0], _inv0[p]), 
                            cplex.Sum(Sell[p][0], Inv[p][0]));
                for (int t = 1; t < _nTime; t++) {
                   cplex.AddEq(cplex.Sum(Make[p][t], Inv[p][t-1]), 
                               cplex.Sum(Sell[p][t], Inv[p][t]));
                }
             }

             cplex.ExportModel("steel.lp");

             if ( cplex.Solve() ) {
                System.Console.WriteLine();
                System.Console.WriteLine("Total Profit = " + cplex.ObjValue);

                System.Console.WriteLine();
                System.Console.WriteLine("\tp\tt\tMake\tInv\tSell");

                for (int p = 0; p < _nProd; p++) {
                   for (int t = 0; t < _nTime; t++) {
                      System.Console.WriteLine("\t" + p +"\t" + t +"\t" + cplex.GetValue(Make[p][t]) +
                                               "\t" + cplex.GetValue(Inv[p][t]) +"\t" + cplex.GetValue(Sell[p][t]));
                   }
                }
             }
             cplex.End();
          }
          catch (ILOG.Concert.Exception exc) {
             System.Console.WriteLine("Concert exception '" + exc + "' caught");
          }
          catch (System.IO.IOException exc) {
             System.Console.WriteLine("Error reading file " + args[0] + ": " + exc);
          }
          catch (InputDataReader.InputDataReaderException exc) {
             System.Console.WriteLine(exc);
          }
       }
    }
于 2013-03-21T00:06:31.660 に答える
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C または C++ を使用していた場合は、GLPKをお勧めします。これは非常にクリーンなコードであり、AMPL の特定のサブセットの実装と、使用しているサイズのモデルには完全に十分なソルバーが付属しています。したがって、モデルを GNU Mathprog (その AMPL 方言) で記述し、それを LP ソルバーに直接供給することができます。

于 2013-03-21T08:47:52.813 に答える