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線形計画法モデルを解決するための素敵な R パッケージを探しています。私はデフォルトで十分満足していますが、シャドウと割引価格lpSolve::lpを取得する方法はありません。これらと、完全性制約が必要です。

サンプルモデル:

A = rbind(
    c(0.5, 0.2, 0.2),
    c( -1,   1,   0),
    c(  0,   1,  -1),
    c( -1,  -1,  -1),
    c( -1,   0,   0),
    c(  0,  -1,   0),
    c(  0,   0,  -1)
)
b = c(5, 0, 0, -13, 0, 0, 0)
c_ = c(8.4, 6, 9.2)
(signs = c('=', rep('<=', 6)))

res = lpSolve::lp('min', c_, A, signs, b,  all.int = TRUE)

# Objective function
res
# Variables
res$solution

# Shadow prices???
# Reduced prices???
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で検索

sos::findFn("integer shadow reduced")

... デュアル バリュー (シャドウ プライス) を提供することを示す Benchmarking パッケージへのリンクを返します。

http://finzi.psych.upenn.edu/R/library/Benchmarking/html/Benchmarking-package.html

于 2013-04-13T17:36:04.907 に答える
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コメントで述べたように、ドキュメントの4ページ目でこれについて説明しています。ドキュメントからの抜粋は次のとおりです。

# Get sensitivities
lp ("max", f.obj, f.con, f.dir, f.rhs, compute.sens=TRUE)$sens.coef.from
## Not run: [1] -1e+30 2e+00 -1e+30
lp ("max", f.obj, f.con, f.dir, f.rhs, compute.sens=TRUE)$sens.coef.to
## Not run: [1] 4.50e+00 1.00e+30 1.35e+01

# Right now the dual values for the constraints and the variables are
# combined, constraints coming first. So in this example...

lp ("max", f.obj, f.con, f.dir, f.rhs, compute.sens=TRUE)$duals
## Not run: [1] 4.5 0.0 -3.5 0.0 -10.5

# ...the duals of the constraints are 4.5 and 0, and of the variables,
# -3.5, 0.0, -10.5. Here are the lower and upper limits on these:

lp ("max", f.obj, f.con, f.dir, f.rhs, compute.sens=TRUE)$duals.from
## Not run: [1] 0e+00 -1e+30 -1e+30 -1e+30 -6e+00
lp ("max", f.obj, f.con, f.dir, f.rhs, compute.sens=TRUE)$duals.to
## Not run: [1] 1.5e+01 1.0e+30 3.0e+00 1.0e+30 3.0e+00
于 2013-04-14T13:18:54.443 に答える