問題タブ [lpsolve]

スケジューリングの問題を解決するために、lpSolveAPI と R を使用して線形計画法ソリューションをセットアップしようとしています。以下は、データの小さなサンプルです。各セッション ID に必要な分数と、それらの「優先」順序/重み。

私がやりたいことは、これらのセッション ID を調整/スケジュールして、1 日に最大数のセッションがあり、できればその重みで、1 日が合計 400 分に制限されるようにすることです。

これは、現在Rで設定した方法です：

結果のマトリックスをざっと見てみると、セットアップはセッション数を最大化して 1 日の合計時間が 400 分にできるだけ近くなるように機能しますが、セットアップは与えられた重みに従っていないことがわかります。結果マトリックスは、増加するセッション ID で満たされることを期待しています。

さまざまな重み、逆の順序などの重みを割り当てようとしましたが、何らかの理由で、セットアップが「set.branch.weights」を強制していないようです。

「set.branch.weights」のドキュメントを読みましたが、lpSolveAPIここで何か間違っていると思います。

例 - データ:

する必要があります

毎日の累積合計は <= 480m です。

Gurobi は、特定の問題インスタンスを特定の制限時間内に解決できない場合、最適値の境界を与えることができます。lp_solve で同じことができますか?

(境界とは、最適な値が存在しなければならない間隔を意味します)。

lpsolve を使用して対数目的関数を解く機会はありますか? 実際、lpsolve IDE の次のコードの 1 行目を log(x11 b11 + x12 b12 + x21 b21 + x22 b22) に変更したいのですが、lpsolve では解決できません。ここにいる誰かが以前にこの状況に対処したことがありますか? ありがとう。

RパッケージLPSolve、特にlp.transport関数を使用して最適化問題を解決しようとしました。以下の架空の例では、最小限の従業員数でリソースを確保する必要がある 5 つのオフィス サイトがあり、各従業員の自宅からオフィスまでの距離を決定するコスト マトリックスを設定しました。オフィスごとの従業員数を最小限に抑えながら、通勤距離の合計を最小限に抑えたいと考えています。

私はすべての従業員を平等に扱っていたので、最初はこれが機能していました（1）。しかし、各従業員の効率性を評価すると、問題が発生し始めました。たとえば、officeX には 2 人のエンジニアが必要であり、50% 効率の 4 人のエンジニアまたは 200% 効率の 1 人のエンジニアで構成されている可能性があります。ただし、これを行うと、見つかった解決策は従業員を複数のオフィスに分割します。必要なのは追加の制約であるため、従業員は 1 つのオフィスにしか配置できないようにします。とにかく、うまくいけば、これで十分な背景がここにあり、私の例は次のとおりです。

以下の問題を解決できるモデルを作成するのに助けが必要です。

結果は次のようになります。

それは可能ですか？

次のように定義できる問題があります。

x11 と x21 の両方が 1 かどうかだけを確認したい。

この制約を線形化するにはどうすればよいですか? それとも線形化できますか？

どうもありがとうございました。

私はlp_solveが初めてです。この2つの計算を組み合わせたいのですが、（原材料が同じなので…）

最初の生産:

セカンドプロダクション:

私の解決策：

奇妙な結果を返します:

x と y を合計すると:

だから私は250.000の代わりに在庫全体を使用します...

IDE (5.5.2.0) 経由で lp_solve に渡した単純な問題があります。

この問題の明らかな解は 3 です。SCIP と CBC は答えとして 3 を出しますが、lp_solve ではありません。ここで 2 を取得します。ソルバーに重大なバグはありますか?

前もって感謝します。