問題タブ [pulp]

最適化の問題があり、それを解決するための Python プログラムを作成しています。CPLEX ソルバーで Pulp を使用しました。

エラーが発生します：

私の質問は次のとおりです。問題が実行不可能かどうかをテストするにはどうすればよいですか? 問題が実行不可能な場合は0を返すなど、このイベントを防ぎたい.

私は試した ：

そして私は試しました

最適化の問題を解決するために Python で Pulp を使用しています。

私は使っている

ここで、最適化変数にアクセスしたいと思います。これを行う方法？

Pulpのドキュメントで、次のようなものを見つけましたuse_vars[i].varValueが、ベクター全体を取得するにはループする必要があります。客観的な値のように直接取得できますか? パルプに詳しい人いますか？

私は、Python の世界ではまったく新しいと言えますが、プログラミングについてはそうではありません。私は昨年 PyCharm を使用しており、パッケージ管理で私の生活を楽にするために Python conda ディストリビューションを入手しました。

最近、conda経由でダウンロードできなかったPuLPというパッケージで遊んでみましたが、pipを使用してインストールしました。PyCharm は自分のコードを実行するときにパルプを認識しますが、利用可能なパッケージには含まれておらず、同じバージョンの PuLP が PyCharm 内外で使用されているかどうかはわかりません。具体的には、端末からインストールされているソルバーを検索するpulpTestAllコマンドを実行すると、認識されるソルバーは、PyCharm内でまったく同じスクリプトを実行したときに認識されるソルバーとは異なります。

誰かがこれを修正する方法についてのヒントを教えてもらえますか?

Python で PuLP ソルバーを使用して、コードを介して大規模なデータ セットを実行してきました。cdc ソルバー自体は、MILP 最小化問題を解くのに非常に長い時間がかかっていますが、データ セットが非常に大きいため、これは予想されることです。実行中のプログラムの最初の約 12 時間はコンピューターの電源を入れたままにすることができましたが、最終的にラップトップはバッテリー切れでシャットダウンしました。驚いたことに、コンピューターの電源を入れたとき、Python ウィンドウがまだ開いていて、コードがまだ実行されていました。私が知りたかったのは、プログラムが再起動したのか、中断したところから続行したのか、それとも機能していないのではないかと疑う必要があるのか​​ということです。

明確にするために、私は Python プログラムが正しく動作することを知っています。大規模なデータ セットの小さなサブセットに対して正しい答えを返します (大規模なデータ セットの 85% について、16 分で問題を解決します)。私が得ることができる洞察をいただければ幸いです！

整数計画法を使用してナップザック問題を解くために、PuLP ライブラリを使用して次の Python コードを作成しました。文字列を使用して LpVariable コマンドを生成し、制約を追加してから、eval で実行しています。evalを使わずにこれを行う方法はありますか?

Python PuLP を使用して次の整数計画モデルをモデル化しようとしています

私は次のコードを書きました：

実行時にこれはエラーを提供します：

私が特定できる限り、問題はcon1 = sum(xs[(i + j*item.bins)]* ys[j] for j in range(item.bins)). 制約を指定するにはどうすればよいですか?

2 次元ビン パッキング問題を解決するために、次の整数計画モデルを使用しています。次のモデルは、1 次元バージョンを示しています。私が書いたコードには、追加の次元の制約が組み込まれています。

最適化問題を解決するために Python PuLP を使用しています。コードは次のとおりです。

次の出力が生成されます。

ハードコードされたサンプル入力データは、出力として 1 つのビンを生成する必要があります。つまり、1 つの y 変数の値は 1 になります。ただし、そうではありません。方程式は適切にモデル化されていますか? 制約を指定する別の方法はありますか?

PuLP を使用して混合整数線形計画問題の近似解を得ることができますか? 私の問題は複雑で、正確な解決には時間がかかりすぎます。