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SciPy を使用して、かなり基本的な最適化問題を解決しようとしています。問題は制約されており、境界が可変であり、線形であると確信しています。

次のコードを実行すると、「Singular matrix C in LSQ subproblem」というエラー メッセージが表示されて実行が失敗します。問題が何であるかを知っている人はいますか？前もって感謝します。

編集：コードが何をすべきかについての簡単な説明をここに追加します。コードの先頭で「需要」ベクトルを定義します。このベクトルは、一定期間にわたってインデックス化された特定の製品の需要を表します。私が理解したいのは、いくつかの制約の下でこの需要を満たすために一連の注文を出す方法です。これらの制約は次のとおりです。

• ある時点で需要があれば在庫を持たなければならない（需要指数）
• 注文後、4 '時間単位' まで追加注文することはできません。
• 過去4時間単位で注文できません

これは私のコードです。

USDA の栄養データベース: 各次元が特定の栄養素である n 個のベクトルを考えると、ベクトルの合計が .ge になる食品 F のセット S を見つけます。RDAと.lt。毒性値。カロリー、質量など、その他のさまざまな制約をモデルに追加します。制約を満たすベクトルの組み合わせを解きます。

現在利用可能な Web サイトでは、食品を 1 つずつ選択して「レシピ」を作成できます。計算ソリューションを探しています。これは、誰かがすでに解決した些細な問題だと思います。この種のシナリオを説明する検索用語を探しています。

「深層学習」はパターンを探しますが、ゴールの「パターン」はインプットです。確率は含まれないため、ML のかなりの部分は適用されません。ある種のツリー トラバーサルが役立つ可能性があることは直感的にわかります。
これは、集合論とベクトル数学の組み合わせです。セットの大きな解セットが存在することを期待しています。
入力ベクトルをパラメーター化された SQL クエリとして設定できます。USDA 栄養データベースをダウンロードして、mariadb にロードしました。

疑似コード: 選択 * から subset_nutritions join rda_nutrs オンニュートリエント.nut-1 = rda-nuts.nut-1 join有毒物 onニュートライド.nut-1 =toxic.nut-t1
where sum(nut-1scalar) >= rda-1scalar and sum (nut-2scalar) >=rda-2scalar {etc} and sum(nut-1scalar) <toxic.nut1_t_scalar and sum(nut-2scalar) <toxic.nut2_t_scalar {etc}

SQLは実際に問題をすべて単独で解決するのでしょうか?

元の情報源を見つけるために、人間が提案した検索用語を探しています。ご提案いただきありがとうございます。

私は現在 googles or-tools を評価していますが、それ自体が実際にはソルバーではなく、主に他のソルバーへのインターフェースであることに気付きました。私が知りたいのは、このフレームワークが制約とルーティングの問題に使用するソルバーです。

私はすでにhttps://developers.google.com/optimization/を徹底的に調べましたが、それしか見つかりませんでした

• 線形最適化には Google の「社内オープンソース GLOP」を使用
• ネットワーク フローの最適化には、独自のソルバーが使用されているようです (「OR-Tools は、グラフ ライブラリでネットワーク フローの問題に対して複数のソルバーを提供しています。」)
• 混合整数プログラミングの場合、オープンソース プログラム「COIN OR branch&cut」がデフォルトで使用されます (ただし、SCIP、GLPK、Gurobi は統合できます)。

しかし、CP & VRP 情報/ガイド サイトでは、これらの問題にどのソルバーが使用されているかについての指示はありません...

CSP / VRP にどのソルバーが使用されているか知っている人はいますか?

編集:制約にアプローチする別の方法を説明するために、制約 1.5 も追加しました。

MxN グリッド上の各 (i,j) ペアに対して、Pyomo で次の制約を記述しようとしています。

私がこれまでに持っているコードは次のとおりです。意図を満たすために制約定義が適切に記述されているかどうかについて、フィードバックを得られることを望んでいます。アイデアは、6x6 の各 (i,j) セルgrid には、次の 2 つの制約があります。

さらに、誰かがこれに答えたいと思っている場合...次の期間の初期値として使用するために、計算された j_t+1 値を保存するにはどうすればよいでしょうか。

以下の問題を VRP としてモデル化するか、輸送の問題としてモデル化する必要があるかどうかを助けてください。

私が解決しようとしている問題は次のとおりです。

• 複数の倉庫から 2 つのショップに複数の製品を輸送する必要があります。

• 各倉庫で利用可能な車両の容量が異なるフリートサイズがあります

• 各ノードでの各製品の需要と供給の要件を知っています。

制約は次のとおりです。

• 1台の倉庫から1つの店舗まで1台の車両で移動します（1つのルートで複数の倉庫を使用しないでください）

• 個々のソースからの供給を集約するよりも、1 つのショップのすべての需要を満たす 1 つのソースからの供給を優先します。

これがどのカテゴリの問題であるかを理解するのを手伝ってもらえますか?

輸送の問題としてモデル化する場合、車両の容量をどのように考慮に入れればよいでしょうか? 輸送に使用される車両の容量を考慮した輸送の問題に遭遇したことはありません。