Cvxopt.glpk.ilp文档
我看到CVXOPT支持GLPK，可以这样做： from cvxopt.glpk import ilp 但是，我在cvxopt的文档中找不到glpk模块的文档。我正在尝试解决一个整数规划，我想了解ilp接口。 推荐答案 cvxopt.glpk使用GLPK解决ILP。 请考虑以下LP： Min -3x1 -x2 x1 + x2
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在R中的ompr包中，我如何重新表述我的目标/约束/变量，以避免问题太大？
我正在尝试使用我的同事以前使用CPLEX/GAMS拟合的ompr包(具体地说，这里描述的Haight et al. 2021))来学习在R中拟合一个线性整数规划优化模型。我在我的大学的一台Linux超级计算服务器上运行我的实施，该服务器有248 GB的内存，我认为这足以完成这项工作。 以下是来自服务器的故障报告的代码和输出： #Read in the necessary pre-gen
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连续分段线性拟合法在Python中的实现
我有一些短时间序列(可能是30-100个时间点)，它们有一个大致的形状：它们从高开始，快速下降，可能在零附近稳定，也可能不稳定在零附近，然后回升。如果它们不平坦，它们看起来就像简单的二次曲线，如果它们平坦，你可能会得到一长串的零。 我正在尝试使用lmfit模块来拟合一条连续的分段线性曲线。我想推断直线在哪里改变了渐变，也就是说，我想知道曲线在哪里“定性”地改变了渐变。一般说来，我想知道梯度何时停
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有没有人见过用于javascript/NodeJS的单工库
我一直在用NodeJS编写很多脚本，但我需要使用类似GLPK库的东西来处理我的脚本中的一些优化。有没有人听说过一个脚本驱动程序？我想知道把硬币移植到V8图书馆有多难。可能比我的工资等级还高。 推荐答案 不确定OP是否在寻找它，但我正在做一些可能会起作用的here。您可以这样使用它： var solver = new Solver, results, model =
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使用Python cvxpy和PYTHON_MIP()(CBC解算器)处理不可行解
在使用cvxpy和Python MIP(CBC)作为解算器的MIP工具中，我正在寻找一种方法来生成用于日志记录目的的不可行解的细节。有没有人知道这是否存在？我读到CPLEX有这个能力(功能)来指出特定的约束违规。 推荐答案 在pythondocplex中，您可以获得放松和冲突。 参见示例https://github.com/AlexFleischerParis/zoodocple
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用SciPy求解这个矩形的非线性系统
背景。 我正在尝试在Math SE上编写python答案的python实现。您可能会发现以下背景知识很有用。 问题 我有一个实验设置，由三(3)个接收器和一个发射器组成，其中三(3)个接收器具有已知位置[xi, yi, zi]，未知位置[x,y,z]以已知速度v发射信号。该信号在已知时间ti到达接收器。发射时间t未知。 我只想找出到达角(即发射机的极坐标theta和phi)
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Scipy最小化：如何将x限制为0和1？
我要使用Scipy.Optimize.Minimize最小化具有多个参数和约束的函数： def f(x): return -1*(0.9*x[0] + 0.8*x[1] + 0.85*x[2])*(0.95*x[3] + 0.8*x[4] + 0.7*x[5])*(0.98*x[6] + 0.94*x[7]) x0 = [0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1] cons=
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使用CPLEX检查新的变量降低的成本
我正在研究一种列生成算法。在为新变量定价并计算折算成本后，如何添加新变量并根据CPLEX检查我计算的折算成本是否正确？ 当我将新变量添加到模型中并重新优化RMP(Reduced Master Problem)时，新变量进入BASE，因此其减少的成本为0，这是可以的。但是，在添加变量之前，我想检查CPLEX计算的减少成本。 推荐答案 我不确定您使用的是CPLEX的众多API中的哪一
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利用SSIPY差分进化算法对参数的约束
我正在尝试使用差异进化来基于成本优化可用性。但是，我这里有三个未知参数(a、b、c)，我可以使用界限定义范围。但是，我想将附加约束定义为a+b+c<；=10000。我正在使用Python来实现这一点，并且我试图在差异进化中使用选项“args”，但它不起作用。如有任何信息，我们将不胜感激。 推荐答案 使用差异进化定义约束不是我上面描述的问题的合适解决方案。为此，我们可以使用具有专用选
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利用fminconodeMatLab进行优化
问题是通过改变kst、x1、x5和xo，在(-8e-4到2e-4)的范围内找到x3的最佳(最大)值) x5=5 %Input 2 (Input 2 is a state variable and could vary in range of 4 to 15 while performing optimization) kst=1 %Input
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二次约束的线性化
我在我的PYOMO模型中遇到了二次约束。用gurobi或多或少地解决了这个问题，但它经常给我带来记忆问题。所以我线性化了这个二次约束。然而，现在我遇到了另一个问题：Link to Stackoverflow。所以我想知道我是不是在线性化方面犯了错误。 问题是热泵可以提供冷却或加热，但不能同时提供两者。 二次方版本： h(t) = p(t)*bh(t)*COPh #quadratic
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提供双精度值的cplex boolVar数组
我一直在尝试使用CPLEX Java实现ILP，但在很长一段时间内一直在遇到问题。以下是ILP的几个变量： IloIntVar above = new IloIntVar[numRect][]; IloIntVar below = new IloIntVar[numRect][]; IloIntVar left = new IloIntVar[numRect][]; IloIntVar ri
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使用Betareg时，OpTim"；提供的非限定值出错
我正在使用betareg程序包进行测试版回归，但收到以下错误： OpTim中的错误(par=启动，fn=logLike，gr=gradun，方法=方法，： OpTim提供的非限定值 我可以将此错误追溯到为optim创建初始值。具体地说，这些betareg.fit行使用lm.wfit生成起始值。 结果，我的数据集的一个起始值被返回为NA。我不确定为什么会这样，因为lm.wfit的数据/
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纸浆：最小化一组向量的最大值
我有一个要解决的线性规划问题，它的所有数据都来自一个表。 该表的大小为(m*n)，如下所示： | c0 c1 c2 c3 ... cn sum --- + ------ + ------ + ------ + ------ + ------ + ------ +++ ----- + r0 |
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使用NumPy最小化此误差函数
背景 我在3-dimensions和使用4节点中尝试解决(出了名的痛苦的)到达时间差(TDOA)多边问题已经有一段时间了。如果您不熟悉这个问题，它是在给定n节点的坐标、信号到达每个节点的时间以及信号v的速度的情况下，确定某个信号源(X,Y,Z)的坐标。 我的解决方案如下： 对于每个节点，我们编写(X-x_i)**2 + (Y-y_i)**2 + (Z-z_i)**2 = (v(t_i
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非有限差分值，许多数据在指数后变为inf和na
我将找到一个等级-LOGIT模型的参数。但误差总是表明存在非有限差分值。如果我更改了 “b0<；-rep(0，5)”改为“b0<；-rep(-1，5)”，非有限差分值后的数字从2变为1。 如果您需要数据集，我会通过电子邮件发送给您。 cjll
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整理毛毡笔尖：使用JS根据相邻物品的相似性优化2D网格中物品的排列[更新版]
更新：问题已更新，具体内容和代码如下。 警告：此问题与优化矩阵中项目的排列有关。这不是比较颜色的问题。最初，我决定提供有关我的问题的背景信息会有所帮助。我现在后悔这个决定，因为结果适得其反：太多无关的颜色讨论，而几乎没有关于实际算法的讨论。😔 我给我的孩子买了一盒80支毛毡钢笔，它们没有被分类，这让我很恼火。 我曾经在Android上玩过一款名为Blendoku的游戏，你需要做的就
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利用NLM函数进行多变量优化
NLM函数是否可用于多变量优化？这将如何运作？ 例如：我想找x和y，这样f(x，y)就最小化了。NLM函数将如何工作？ 差不多吧？： nlm(f,c(0.1,0.1)) 推荐答案 创建一个接收向量的函数： f
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如何使用 JuMP 请求 MIP 的次优解决方案
我有一个混合整数规划问题.我可以使用 JuMP 找到最佳解决方案.但是我怎样才能找到第二好的解决方案呢?或第三等. 这可能是另一个同样最优的解决方案，或者这可能是一个更糟糕的解决方案，或者它可能是 :Infeasible -- 可能没有大多数解决方案. 我知道对于类似 TSP 的问题，我可以通过逐步删除最佳路径上的链接(即将某些城市之间的距离设置为无限)来找到其他解决方案.对于调度类型
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尽管数学上不可能，Gurobi 报告了无限模型
我正在使用 Julia 出色的 JuMP 包来求解一个以 Gurobi 6.0.4 作为求解器的线性程序.目标函数是决策变量的总和，明确定义为非负，问题要求将其最小化.出于某种原因，Gurobi 认为该模型是无界的. 这里是变量和目标的定义: @defVar(model, delta2[i=irange,j=pair[i]] >= 0)@setObjective(model, Min, s
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