多重整数线性规划中的约束 [英] Constraints in R Multiple Integer Linear Programming

问题描述

我正在研究一些代码在R优化我的幻想足球阵容，但我有一些约束的困难。

名单必须包括：

1 QB
2 RB
2 WR
1 TE
1 FLEX（RB，WR或TE）
$ 200以下的总成本

我的问题是，我的代码想选择FLEX位置作为已经选择为WR，RB或TE的播放器。这里是我使用的代码，我有一个表，我导入与播放器，位置，点和成本的列。在表中，任何RB，WR或TE都与位置复制为FLEX。我试图改变设置pos ==FLEX的行到pos ==WR|| pos ==RB|| pos ==TE，那没有工作，我唯一的其他想法是运行代码，如果它复制FLEX播放器，我从源表中删除它。这是一个痛苦，虽然。

任何想法都非常感激。

  name<  -  mydata $ name 
 pos<  -  mydata $ pos 
 pts<  -  mydata $ pts 
 cost<  -  mydata $ cost 
 
 num.players<  -  length （名称）
 
f<  -  pts 
 
 var.types<  -  rep（B，num.players）
 
 A& -  rbind（as.numeric（pos ==QB）
，as.numeric（pos ==RB）
，as.numeric（pos ==WR）
 ，as.numeric（pos ==TE）
，as.numeric（pos ==FLEX）
，cost）
 
 dir < ==
，==
，==
，==
，==
，& 
 
b < -  c（1 
，2 
，2 
，1 
，1 
，200）
 b $ b library（Rglpk）
 
 sol<  -  Rglpk_solve_LP（obj = f 
，mat = A 
，dir = dir 
，rhs = b 
，types = var.types 
，max = TRUE）
 sol 
 
 name [sol $ solution == 1] 
  
解决方案
您可以重写：
  1 QB 2 RB 2 WR 1 TE 1 FLEX（RB，WR或TE）
  
 As 
  num（QB）== 1 
 2 <= num ; = 3 
 2 <= num（WR）<= 3 
 1  num（RB）+ num（WR） （TE）== 6 
  
 
I am working on some code in R to optimize my fantasy football lineup but I am having some difficulty with one constraint.  I basically have a list of players, their position, expected points, and cost.

Roster must include:

1 QB
2 RB
2 WR
1 TE
1 FLEX (either a RB, WR, or TE)
Total cost under $200

My issue is that my code wants to pick the FLEX position as player it already selected as a WR, RB or TE.  Here is the code I am using, I have a table that I imported with columns for player, position, points, and cost.  In the table, any RB, WR, or TE is duplicated with the position as FLEX.  I tried to change the line that sets pos=="FLEX" to pos=="WR"||pos=="RB"||pos=="TE" and that did not work, my only other idea is to run the code and if it duplicates the FLEX player I delete it from the source table.  That is a bit of a pain though.  

Any ideas are greatly appreciated.
name <- mydata$name
pos <- mydata$pos
pts <- mydata$pts
cost <- mydata$cost

num.players <- length(name)

f <- pts

var.types <- rep("B", num.players)

A <- rbind(as.numeric(pos=="QB")
         , as.numeric(pos=="RB")
         , as.numeric(pos=="WR")
         , as.numeric(pos=="TE")
         , as.numeric(pos=="FLEX")
         ,cost)

dir <- c("=="
        ,"=="
        ,"=="
        ,"=="
        ,"=="
        ,"<=")

b <- c(1
     , 2
     , 2
     , 1
     , 1
     , 200)

library(Rglpk)

sol <- Rglpk_solve_LP(obj = f
                , mat = A
                , dir = dir
                , rhs = b
                , types = var.types
                , max=TRUE)
sol

name[sol$solution == 1]

解决方案
You can rewrite:
1 QB 2 RB 2 WR 1 TE 1 FLEX (either a RB, WR, or TE) 
As
num(QB) == 1
2 <= num(RB) <= 3
2 <= num(WR) <= 3
1 <= num(TE) <= 2
num(RB) + num(WR) + num(TE) == 6


                        
这篇关于多重整数线性规划中的约束的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！