問題タブ [lpsolve]

lpsolve55j.jar誰かがAndroidデバイスでの使用方法を教えてもらえますか？他のすべてのライブラリと同じようにインポートしようとしましたが（libsフォルダーに配置し、JavaBuildPath-> Librariesに追加）、次のエラーが発生しました。

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さて、これが必要なのは、不等式のシステムを解決するためです。誰かがこれを解決できるこのライブラリの代替を見つけるのを手伝ってもらえますか？

プロジェクトの 1 つにlpsolveライブラリを使用する必要があります... WAMP で Apache 2.2 と php 5.3.9 を使用して構成するにはどうすればよいですか?

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:

ソリューションの各変数に一意の値を含める必要がある問題があります。たとえば、24 人の戦闘機パイロットは、1 日の異なる時間帯に出発する必要があります。したがって、ソリューションには、順序に関するいくつかの制約に従って、ある順序で整数の 1:24 が含まれている必要があります。

LPSolve でそれを行うために Special Ordered Set を使用しようとしましたが、その使用方法がわかりません。いずれにせよ、私の試行はすべて実行に時間がかかりすぎており、これを正しく設定しているとは信じられません. 力ずくで1000分の1の時間で解くことができました。

一意の隣接する整数のセットを最適化するために LPSolve/整数計画法を使用することは実行可能ですか? もしそうなら、R (または Python) で x1 != x2 != x3 != xN を表現する制約を追加する最良の方法は何ですか? そうでない場合、この種の最適化のためにどのアルゴリズムを検討する必要がありますか?

これが私がこれまでに持っているコードです:

PyLPsolve には、私が使いたい素晴らしい機能がいくつかあります。ただし、質問があります。MIP の整数変数のリストをどのように定義しますか?

つまり、lpsolve の標準ラッパーでは次のようになります。 solution = lp_solve(f,A,b,e,lvb,uvb,xint) ここで、xint は MIP の整数変数のインデックスのリストです。

PyLPSolveで非自明なxinfを定義するにはどうすればよいですか?

ハッピーコーディング！そして幸せな最適化！

線形計画法にパッケージを使用してlpsolveいますが、負でない変数のみを解決するチュートリアルを読みました。

これが私のコードです：

制約番号 7 が非正であるという事実を無視することに注意してください。

lpSolveAPI編集:パッケージに新しいコードを追加しました。その動作を確認するために、主問題と双対問題で異なるコードを用意しました。

データ：

主な問題: (すべての変数が非負でなければならないため、ここでは問題はありません)

二重の問題: (ここでは、最初の変数を非正にする必要があるため、 を使用しますset.bounds)

こんにちは、Java を使用して線形計画問題を定式化しました

そして、各制約を個別に作成する必要なく、lpsolve によって解決されるように送信したいと考えています。

ブロック全体を送信して（IDEに挿入するとうまくいきます）、結果を取得したい

基本的に、次のようなものを使用する代わりに

1つの文字列として送信したい

もしそうなら、それはどのように行うことができますか？

一般的な形式を使用して、RのパッケージlpSolveからlp.transportを使用して最適化を実行しようとしています

lp.transport (cost, "min", row.signs, row.rhs, col.signs, col.rhs)

コスト マトリックスは 6791 x 15594 と大きく、行は食品生産者に対応し、列は消費者に対応し、明らかに、row.rhs のすべての値の合計は col.rhs の値と等しくなります。

現在、最適化は約 12 時間実行されています (64 ビット R で約 30 Mb のメモリを使用)。かかる時間を見積もる方法はありますか？最終的に計算時間を短縮するために入力を変更する方法に関するアドバイスはありますか?

R で lpSolve を使用しています。私のモデル (データ包絡分析) は MAC で正常に動作しますが、UNIX クラスターで実行しようとすると、多くのモデルが劣化していることがわかります。lp.control オプションは、両方のシステムで同じです。presolve オプションと anti.degen オプションをいじることで、縮退の数を減らすことはできましたが、なくすことはできませんでした。

ビルド済みの R パッケージ (ベンチマーク、ノンパラエフ) を使用して同じ線形計画法モデルを解くと、まったく同じ問題が発生することに注意してください。

UNIX クラスタで縮退エラーが発生する理由を知っている人はいますか?

乾杯、

ピーター

誰かが興味を持っている場合、コードは次のとおりです。基本的に、300 のエージェントごとに線形計画法モデルを作成し、この問題を解決します。私の MAC ではすべての問題が問題なく解決されていますが、クラスターでは問題の 90% が縮退していることがわかりました。

30000 個の変数と 1700 個の制約を使用してモデルを最適化しようとしていますが、さらに制約を加えるとこのエラーが発生します。

私は勝利32ビット、2GBのRAMで働いています。大規模なデータセットを使用してモデルを操作および最適化するにはどうすればよいですか?