問題タブ [glpk]

Fedora 20 を実行し、yum を介して R 3.1 と GLPK をインストールしました。R に Rglpk ライブラリをインストールしようとすると、コンパイル エラーが発生します。

/bin/sh: 行 0: cd:_GLPK: そのようなファイルまたはディレクトリはありません make: * (GLPK.ts) エラー 1 エラー: パッケージ 'Rglpk' のコピーに失敗しました

これを修正する方法はありますか？

Rglpk を使用して線形計画法の問題を解決しましたが、その結果は奇妙に思えます。lpSolve に変更しましたが、2 つの結果は異なります。

ソルバーを lpSolve に変更するには、Rglpk をコメント化し、lpSolve ステートメントのコメントを解除してください。

1 週間ほど取り組んでいる問題について、ご協力をお願いしたいと思います。私はどこでも解決策を探していました。公式文書は十分に正確ではなく、そのことについて何も述べていません。

問題は次のとおりです。これは、私の CSV ファイル「food.csv」の一部です。ここでは、データの小さなプレビューを作成するために、6 列のみをコピーしました。

ステートメントを使用して、GNU MathProg 線形プログラムにインポートしていますtable。問題は、列ごとに個別のパラメーターを使用することを余儀なくされていることです。簡単に反復できるように、列を単一の 2 次元パラメーターにインデックス付けすることをお勧めします。

問題は、このように各列に個別のパラメーターを使用する必要があることです。40 列のような列と、それらの列のそれぞれに 2 つの制約がある場合、約 80 の制約が別々の行に表示されます。何かを変更したい場合は、変更する必要があります。 80 行のコード。列を反復して単純化することができないためです。

ここに、CSV ファイルから解析されたものを入れます。

さらに興味深いのは、次のようなものです。

これを達成する方法を知っている人はいますか？

GLPK を使用して問題を解決する必要があります。実際に必要なのは、2 つの配列内の要素の差を計算することですが、ドメイン外のエラーが表示されます。このエラーについてわからないので、修正していただければ幸いです。コードは次のとおりです。

Python 用の混合整数線形計画法 (MILP) ソルバーはありますか?

GLPK python は MILP 問題を解決できますか? 混合整数問題を解決できると読みました。
私は線形計画問題に非常に慣れていません。したがって、混合整数計画法が混合整数線形計画法(MILP)と異なる場合、私はかなり混乱しており、実際に区別することはできません。

PuLP を使用しようとしていますが、4000 個の制約 (67 個の変数) を追加するのに50 秒かかります。問題の解決にはほんの一瞬しかかかりません。

PuLP を使用して、多数の問題セットで複数のソルバーを簡単にテストしたいと考えています。

PuLP にこれほど時間がかかるのでしょうか。PyGLPK を直接使用すると、セットアップと解決の両方を含めてほんの数秒しかかからないので、そうならないことを願っています。PuLP でのこのステップの効率を改善するにはどうすればよいですか?

アップデート

私の制約行列は非常にまばらで、非ゼロの係数のみを含めることで、この特定の問題のセットアップ時間を 4 ～ 5 秒に短縮できました。独自の .lp または .mps 形式のファイルを作成し、cbc または glpsol サブプロセスで問題を解決し、PuLP よりもはるかに効率的にソリューションを解析できます。これは、PuLP の場合に入力ファイルを数ミリ秒で書き込むことができるためです。数秒かかります。これがなぜなのかはまだわかりません。

Python 2.7.8、Windows 32 ビットで PuLP プログラミング ライブラリを実行しています。混合整数線形計画問題のソルバーとして GLPK を使用しています。ソルバーは約に収束します。最適解の 1% を迅速に計算しますが、正確な最適解を計算するには時間がかかります。PuLP を使用して GLPK ソルバーのパーセント許容誤差を指定する方法はありますか? https://pythonhosted.org/PuLP/solvers.htmlを検索しましたが、GLPK ソルバーに関する回答はありません。