Lpsolve ide как пользоваться

Обновлено: 24.01.2025

lp_solve - это бесплатный решатель линейного (целочисленного) программирования. Решатель - это вызываемая библиотека, написанная на языке ANSI C.

Я хотел бы использовать R для решения проблемы оптимизации с помощью lpSolve, который может выполнять процессы, аналогичные надстройке решателя в Excel. Ниже приведен простой случай, когда я хотел бы максимизировать значение npv специально с помощью lpSolve. df<-structure(list(id = c(1, 2, 3, 4, 5.

Я исследовал методы ранжирования прогнозов и нашел эту статью, Новую процедуру ранжирования для прогнозирования подходы с использованием анализа охвата данных, я работал над статьей и настраивал свои данные, но мне кажется, что я не могу воспроизвести их формулировку LP в R? Это формулировка, о кот.

Я использую оболочку Java для LPsolve, и у меня есть функция стоимости с традиционной начальной фиксированной стоимостью + эксплуатационные расходы в функции стоимости. Как я могу добавить это ограничение: если y_i = 0, p_i также должен быть равен нулю (где y_i является начальной стоимостью покупки.

Я пытаюсь ответить на следующую ПДОДИ, цель которой состоит в том, чтобы максимально увеличить количество прооперированных пациентов, в то время как максимум могут быть прооперированы только 2 типа. max 310x1 + 400x2 + 500x3 + 500x4 + 650x5 + 800x6 + 850x7 subject to 1.8x1 + 2.8x2 + 3.0x3 + 3.6x4 + .

В настоящее время я работаю над документом, который включает решение проблемы, аналогичной этой. Дан набор из 100 чисел, и я хочу проверить, можете ли вы достичь определенного значения с данными числами, умножив их на 0 или 1. См. Следующую упрощенную задачу A + 2B + 3C + 4D = 10, with A, B, C, D fr.

Я хотел бы создать линейную программу (если это возможно, я не уверен) для решения этой проблемы в R: я хочу минимизировать функцию: abs (x1) + abs (x2) + abs (x3) + abs (x4) Ограничения: x1 + x2 + x3 + .

Я пытаюсь найти значения X и Y в оптимизированной объективной функции. Это код для поиска оптимального, который я использовал objective.in=c(6.55,7.9) const.mat=matrix(c(0.25,0,0.25,0.5,0.5,0.5),nrow=3,byrow = TRUE) const.dir<-c("<=","<=","<=") const.rhs<-c(500,200,200) lp("max",objective.in,const.m.

Проблема Я использую lpSolve, чтобы найти оптимальный состав для фэнтези-бейсбольной команды - задача о рюкзаке, включающая цену SALARY и прогнозируемые очки DK каждого игрока PLAYERID в рамках заданных ограничений конкурса. Текущий код отлично работает, но у меня есть ограничение, которое я хотел.

Я делаю решение LP, но застрял в определении ограничений. Предположим, у меня есть 9 переменных решения, Предположим также, что у меня есть ограничение, которое включает подмножество всех переменных решения: x1 / (x1+x2+x3) = 40/100 Тогда как я могу написать это для lpsolve, чтобы испол.

Я тщательно искал, но не смог найти никаких примеров кода, где LpSolve был реализован с Netlogo, что немного усложняет задачу для начинающего пользователя. Есть ли у кого-нибудь примеры, чтобы дать некоторую информацию? Я знаком с линейным программированием, но не с реализацией Netlogo. Я помню, .

Я работаю с квадратной матрицей в R, мы можем назвать ее mat, и хотел бы переставить столбцы (т.е. изменить их порядок), чтобы максимизировать сумму диагональных элементов. Я хочу сделать это с помощью методов линейного программирования, то есть полагаясь на пакет оптимизации lpSolve. Кодовые реше.

Я столкнулся с некоторыми проблемами при связывании моей программы на C ++, вот что я делаю: g++ tp.cpp -llpsolve55 -lcolamd -ldl -o MyExe и командная строка вернет мне это: /usr/bin/ld: cannot find -llpsolve collect2: error: ld returned 1 exit status Но я уже установил lpsolve, он отображается в .

library(lpSolveAPI) lprec1 <- make.lp(0,nrow(df) add.constraint(lprec1, c(1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0), "<=", as.numeric(ads1)) add.constraint(lprec1, c(0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0), "<=", as.numeric(ads2)) add.con.

Я пытаюсь решить проблему оптимизации с помощью lpsolveapi в R. Я пытаюсь получить не только лучшее решение, но и следующие лучшие (через nth) решения. Приложение предназначено для фэнтези-футбола, где у вас есть определенное количество игроков разного размера на 5 разных позициях с дополнительным .

Я пытаюсь решить базовую задачу линейного программирования с помощью lpSolve в R. Исходная проблема: В расширенной форме (т.е. с добавленными переменными Slack) это: Когда я решаю исходную проблему так: M = matrix(c(1, 2, 3, 1), nrow = 2, byrow = TRUE) lp("max", c(1,1), M, c("<=", "<="), c(100, 75.

У меня есть следующая проблема, которую я пытаюсь решить с помощью LPSolve IDE: min: x1; r_1: 1.08 - k <= x1; r_2: -1.08 + k <= x1; c_1: y1 + y2 + y3 = k; c_2: 2.29 a1 y1 + 2.28 a2 y1 + 2.27 a3 y1 = 1; c_3: 1.88 b1 y2 + 1.89 b2 y2 + 1.9 b3 y2 = 1; c_4: 8.98 c1 y3 + 8.99 c2 y3 + 9.0 c3 y3 = 1; c_14.

Поскольку lpSolve не позволяет использовать! = Для направлений ограничения, каков альтернативный способ получить тот же результат? Я хотел бы максимизировать x1 + x2 с ограничениями: x1 <= 5 и x2! = 5 и продолжать использовать пакет lpSolve R. Я пробовал использовать комбинацию> f.obj<-c(1,1) f.co.

Итак, я хочу решить проблему, которая выглядит как проблема планирования медсестры, отличие состоит в том, что есть 2 типа рабочих, которые должны работать минимум 40 часов в неделю, другой тип должен работать минимум 10 часов в неделю. Чтобы решить эту проблему с помощью симплекса, мне нужно опред.

Линейная задача на отыскание минимума. lPSolve IDE

Последний раз редактировалось GAA 22.01.2011, 09:53, всего редактировалось 2 раз(а).

Изменен заголовок

Кто работал с программой lPSolve IDE.
я туда забила следующий текст
min: y;

c1: x1 + 6 r1 + 8 - 8 r1 <= 10;
c2: x2 + 5 r2 + 8 - 8 r2 <= 10;
c3: x3 + 2 r3 + 11 - 11 r3 <= 10;
c4: y1 + 8 r1 + 6 - 6 r1 <= y;
c5: y2 + 8 r2 + 5 - 5 r2 <= y;
c6: y3 + 11 r3 + 2 - 2 r3 <= y;

c7: x1 + 6 r1 + 8 - 8 r1 <= x2 + 27 p12 + 27 q12;
c8: y1 + 8 r1 + 6 - 6 r1 <= y2 + 27 + 27 p12 - 27 q12;
c9: x1 - 5 r2 - 8 + 8 r2 >= x2 - 27 + 27 p12 + 27 q12;
c10: y1 - 8 r2 - 5 + 5 r2 >= y2 - 54 + 27 p12 + 27 q12;

c11: x1 + 6 r1 + 8 - 8 r1 <= x3 + 27 p13 + 27 q13;
c12: y1 + 8 r1 + 6 - 6 r1 <= y3 + 27 + 27 p13 - 27 q13;
c13: x1 - 2 r3 - 11 + 11 r3 >= x3 - 27 + 27 p13 + 27 q13;
c14: y1 - 11 r3 - 2 +2 r3 >= y3 - 54 +27 p13 + 27 q13;

c15: x2 + 5 r2 + 8 - 8 r2 <= x3 + 27 p23 + 27 q 23;
c16: y2 + 8 r2 + 5 - 5 r2 <= y3 + 27 + 27 p23 -27 q23;
c17: x2 - 2 r3 - 11 + 11 r3 >= x3 - 27 +27 p23 + 27 q23;
c18: y2 - 11 r3 - 2 + 2 r3 >= y3 - 54 + 27 p23 + 27 q23;

int r1, r2, r3, p12, q12, p13, q13, p23, q23;

в ответе минимальное значение у, должно получиться 11, а не выходит?

-- Чт янв 20, 2011 19:28:01 --

линейная задача, на отыскание минимума

Вы не написали, как именно не выходит -- ошибка выдается, а может, не тот минимум находится. Может быть много причин. Например, у Вас в c15 написано q 23, а надо без пробела. Вы уверены, что int r1, r2, r3, p12, q12, p13, q13, p23, q23 -- это же значит, что они целые? В программе ничего не сказано про x1, x2, x3, y1, y2, y3 -- что это значит, что они могут быть по всей числовой прямой? Если нижняя граница не указана, что подразумевается -- 0 или минус бесконечность?

Ошибка - неправильно находит минимум.
в с15. я исправила ошибку, но все равно показывает такие же результаты.
переменные r1, r2, r3, p12, q12, p13, q13, p23, q23 - они могут принимать значения только 0 или 1.
x1, x2, x3, y1, y2, y3 - могут быть различные, но только целые и положительные.

-- Пт янв 21, 2011 20:35:12 --

результат выходит
хотела загрузить отрывок, но не могу вставить картинку

-- Пт янв 21, 2011 20:54:58 --

-- Пт янв 21, 2011 20:35:12 --
[img]C:\Documents%20and%20Settings\Admin\Рабочий%20стол\12.bmp[/img]
результат выходит
хотела загрузить отрывок, но не могу вставить картинку

Я изучаю использование lpsolve в python для решения линейного программирования, я следил за веб-сайтом , и он работал хорошо. Но я не мог найти, где установить атрибут max/min в проблеме LP, он нес.

Я использую LPSolve IDE для решения проблемы с LP. Я должен проверить модель примерно на 10 или 20 наборов различных параметров и сравнить их. Есть ли способ сохранить общую модель, но указать конс.

Я использую lpsolveAPI в R и хотел бы установить коэффициенты для указанных столбцов и строк (коэффициент для указанного номера ограничения и номер переменной решения). Однако, в то время как я мог.

У меня есть простая проблема, которую я передал lp_solve через IDE (5.5.2.0) /* Objective function */ max: +r1 +r2; /* Constraints */ R1: +r1 +r2 <= 4; R2: +r1 -2 b1 = 0; R3: +r2 -3 b2 = 0; /* V.

У меня есть файл liblpsolve55.a и файл liblpsolve55.dylib, который я получил из каталога в macports. Я ничего не установил с помощью macports, но я использовал эту ссылку для получения файлов liblp.

У меня есть проблема, которая может быть определена как: max 5 x11 + 6 x12 + 2 x21 + 3 x22 st st. x11,x12,x21,x22 binary x11 + x12 = 1 x21 + x22 = 1 -25 x1 x2 >= 0 Я хочу проверить, только если .

Мне нужно использовать библиотеку lpsolve для одного из моих проектов. Как настроить его с помощью Apache 2.2 и php 5.3.9 на WAMP?

Я пытаюсь прочитать файл.lp с помощью CPLEX, и он дает мне ошибку 1615, которая не может читать "(" или даже "[". Я недоволен этим, потому что мне нужно быть чтение должно иметь в себе круглые скоб.

lpsolve можно вызывать из программы c++ с main(), но я не могу использовать ее в handlemlage() или любом другом пользовательском методе в симуляции omnet++. Любая помощь в этом отношении приветству.

Я новичок в линейном программировании и C. Я пытаюсь использовать библиотеку lp_solve для решения линейного уравнения. Проблема в том, что я не могу заставить демо-код работать. Как описано в

Мне нужно решить проблему (пример воспроизводимой игрушки ниже): Существует ap-матрица (N = 3 x M = 2): p<-matrix(c(3,17,14,20,0,3), nrow=3, ncol=2, byrow=TRUE) Я пытаюсь максимизировать элемент.

Я использую пакет R lpsolve для оптимизации моей модели транспортировки. Мой код работает нормально, но для запуска требуется много времени, так как у меня огромное количество узлов и путей. Я план.

Как мы можем решить линейную программу с использованием R? Я хочу решить следующий пример: min -a -2b +4c Constraints a + b + s1 = 5 a + 3c -s2 = 10 2b - 3c = 20 a >= 0, b >= 0, c >= 0, s1.

Я пытаюсь реализовать документ, и я столкнулся с проблемой, представляя линейные уравнения, упомянутые в статье. Я использую LPsolve (линейный решатель задач) для решения уравнений. Но не может пре.

Я работаю над линейной проблемой, чтобы свести к минимуму. Он хорошо определен и использует числа в диапазоне [0; 1] в основном. Линейный решатель Excel, а также Mathematica LinearProgramming дейст.

Я пытаюсь настроить решение для линейного программирования, используя lpSolveAPI и R, для решения задачи планирования. Ниже приведен небольшой образец данных; минуты, необходимые для каждого иденти.

Я загрузил и извлек amplide-demo-linux64.tar.gz в /opt/amplide/ . Затем я загрузил lp_solve_5.5.2.0_exe_ux32.tar.gz и извлек файл lpsolve в /opt/amplide/ampl/ . И у меня есть liblpsolve55.so в ката.

lpsolve - это библиотека C, которая может использоваться для решения задач линейного программирования. У них есть файлы заголовков, и вы можете создать dylib или статическую библиотеку (.a). Библио.

Я хотел бы использовать lpSolveAPI в R для решения проблемы оптимизации объекта, которая включает в себя экономическую нагрузку для настройки производства продукта в исходном местоположении. Я ищу .

Я новичок в решении lp. Я пытаюсь запустить следующий код и получить следующую ошибку: package package1; /** * Created by ANJANEY on 6/13/2014. */ import lpsolve.*; public class Demo < public stati.

Я ищу хороший пакет R для решения моделей линейного программирования. Я вполне доволен значением по умолчанию lpSolve::lp , но нет возможности получить тень и снизить цены . Мне нужны эти, вместе с.

Я заметил странное поведение библиотеки lpsolve (используя ее в python 3.4). Когда я изменяю порядок ограничений, которые я добавляю к модели lpsolve, результаты также немного отличаются. Будем рад.

Я изучаю Solver Foundation прямо сейчас. Я фактически подключаю lpsolve для своего проекта, но я думаю, что моя проблема - общая проблема того, как наилучшим образом представлять мои ограничения. У.

Я использую следующий код R, чтобы оптимизировать составные части Soccer для моей спортивной лиги фэнтези. До настоящего времени он работал отлично, но в список ограничений, которые я бы хотел реши.

Мне нужно найти все основные решения некоторых крошечных задач линейного программирования. Вот пример (в формате lp_solve): max: x1 + x2; x1 + x2 <= 1; x1 <= 0.8; x2 <= 0.8; Все 2 основных.

Допустим, я пытаюсь максимизировать продажи, и у меня есть две переменные - сумма, потраченная на два типа рекламы, ads и ads2 в долларах, которые влияют на sales . После расчета линейной модели вл.

Ниже приведена упрощенная версия проблемы оптимизации, решение которой у меня возникло. Цель состоит в том, чтобы минимизировать функцию затрат для организации, которая доставляет воду через грузов.

Я попробовал пару способов сделать это, но я, наконец, не смог найти точный способ использования lpsolve в python. Я сослался на этот пост, но каким-то образом я не смог получить lp_solve55.pyd. В .

Я хочу оптимизировать функцию, которая выглядит так: y= P1*y+sum(x1-P1) + P2*y+sum(x2-P2) + P3*y+sum(x3-P3) с P1, P2 и P3 - три оптимизируемых параметра и y - функцию, которая должна быть минимизир.

В моем проекте мне нужно решить задачу Integer Linear Programming, поэтому я решил интегрировать пакет solp lp_solve с компилятором Qt 4.8.4 mingw32 на моей платформе Windows 7. Я статически компил.

Пожалуйста, помогите, может быть, я глуп, но что я пропущу? lpSolve не сходится. Во-первых, я пытаюсь решить это, и он работает f.obj [1] 0.02708294 0.02677628 0.05480254 0.09362836 -0.13018085 0.0.

Мне нужно оптимизировать функцию - Obj = 8x + 12y С учетом ограничений: Ax + By <= 140 6x + 8y <= 72 A = 10 + Ua B = 10 + Ub Ua и Ub - неопределенности, и они могут иметь заданный диапазон. К.

У меня проблема с ILP, в которой я выразил некоторое ограничение на реализацию A OR B, где A и B - результаты логического AND (скажем, что A = A1 AND A2, B = B1 AND B2 AND B3). В этой точке моей пр.

Я пытаюсь запустить LP в R (LPsolve), но где одна из моих комбинаций никогда не должна произойти. Если, например, я пытаюсь спаривать мужчин и женщин (а не людей :-)), чтобы максимизировать значени.

есть ли возможность решить логарифмическую целевую функцию с помощью lpsolve? действительно, я хочу изменить первую строку следующего кода в lpsolve IDE на log (x11 b11 + x12 b12 + x21 b21 + x22 b2.

Воспроизводимый пример: Я описал простую проблему 0/1-Knapsack с lpSolveAPI в R , который должен верну

Рубрики

А так же делитесь знаниями, знакомьтесь с новыми утилитами и приложениями, учитесь у всегда готовых помочь ответить на самые сложные вопросы во всех сферах IT и программирования. Станьте гуру и экспертом разработки ПО, получите признание коллег, заработайте репутацию, создайте стартап или приложение которое будет работать на вас!

Решатель смешанного целочисленного линейного программирования (MILP) lp_solve решает чисто линейное (смешанное) целое / двоичное .

Открытый исходный код Бесплатно
Linux
Windows
Mac

Решатель смешанного целочисленного линейного программирования (MILP) lp_solve решает чисто линейные, (смешанные) целочисленные / двоичные, полуконтинуальные и специальные упорядоченные множества (SOS).

Ссылки на официальные сайты

GNU Linear Programming Kit

Пакет GLPK (GNU Linear Programming Kit) предназначен для решения крупномасштабного линейного программирования (LP), смешанного целочисленного программирования (MIP) и других связанных с этим проблем.

Открытый исходный код Бесплатно Linux Windows Mac

GUSEK (GLPK Under Scite Extended Kit)

GUSEK предоставляет интегрированную среду разработки LP / MILP для Win32 с открытым исходным кодом, упаковывая пользовательскую версию редактора SciTE, связанную с автономным решателем GLPK. Модели разработаны с использованием языка моделей GLPK по …

Открытый исходный код Бесплатно Windows

LINDO

Простой интерфейс Classic LINDO и простой стиль выражения модели облегчают его изучение и использование. Классический LINDO подходит для построения и решения линейных и целочисленных моделей среднего размера.

Условно бесплатно Windows

Linear Program Solver

Пакет оптимизации, ориентированный на решение задач линейного, целочисленного и целевого программирования.

Открытый исходный код Бесплатно Windows

Что в данном списке?

Альтернативные программы для lpsolve для Web, Android, iPhone, Windows, iPad и т.п. Фильтруйте по типу лицензии, чтобы получить список бесплатных программ или с открытым исходным кодом. Список содержит 4 приложений схожих с lpsolve.

Читайте также: