将 OR-Tools 库添加到 Visual Studio
我正在尝试在 Microsoft Visual Studio 2019 上使用 Google 的 OR-Tools 库编写代码.我按照以下步骤操作: 在其网站上的 Windows 上安装了来自 Binary 的 OR-Tools. 解压 C:\Libraries 中的 .zip 文件 在 VS 上编写我的代码(我编写了 #include
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Google OR-Tools NotImplementedError:不支持将 BoundedLinearExpr 评估为布尔值
我用 Python 为我所在医院的一个科室开发了一个护士调度程序.该程序使用 OR-Tools 并基于以下示例:https://github.com/google/or-tools/blob/master/examples/python/shift_scheduling_sat.py 为了限制员工每周/每月可以工作的班次数量，我使用以下形式的限制: model.Add(min_hour
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计算调度问题中的雇佣天数
在调度问题中，我还想尽量减少总雇佣天数. 如果员工在某一天之前和之后工作，则他/她在某一天被雇用. 这是一个小的工作示例: 随机导入从 ortools.sat.python 导入 cp_model模型 = cp_model.CpModel()求解器 = cp_model.CpSolver()员工 = 范围(3)天数 = 范围(10)works_day = {(e, d): model
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谷歌 OR 工具 - 火车调度问题
我试图解决的问题有点像这里的员工安排问题: https://github.com/google/or-tools/blob/master/examples/python/shift_scheduling_sat.py 然而，有一些事情我被困住了，不知道如何合并到代码中.我将在下面解释这个问题. 问题 我有一个由 47 列火车组成的车队，我想每天分配给 49 条路线.应为列车
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ortools中修正的总线调度问题
我想修改 来自或工具，以便每个司机的轮班在插槽方面是连续的，如果需要，司机可以同时共享一个班次. 例如，假设我们有以下半小时班次(格式类似于来自ortools的原始bus_scheduling_problem): shifts = [[0, '07:00', '07:30', 420, 450, 30],[1, '07:30', '08:00', 450, 480, 30],[2, '08
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使用 google or-tools SAT 求解器舍入 Non-LinearExpr
使用谷歌或工具的CP-SAT我'我正在尝试编写此约束: q >= (50x + 100y + 150z + 200k + 250p + 300v)/(x + y + z + k + p + v) 其中 q 是一个简单的整数. 问题是我需要将等式的右侧四舍五入(我们称之为 expression)如下: if(表达式 所以我需要对表达式进行四舍五入 (50x + 100y + 1
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OR-Tools 解决旅行商 (TSP) 无需返回主节点
我正在使用 Google Or-Tools 通过使用this 示例(基本上我只是用我的替换了距离矩阵).在示例中，我设置了 data['depot'] = 0. 对于我的应用程序，返回到路径末尾的第一个节点并不重要.我可以从解决方案中删除最后一条边，但我想知道如果我可以完全删除此约束，它可能会找到更好的整体路径. 解决方案 确保所有节点到 0(depot)的距离为空.这相当于您所要求
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ORTOOLS [python] 中的多个 MILP 解决方案
我正在尝试使用 Python 中的 or-tools 来解决具有多个最优解的混合整数线性程序.但是，NextSolution() 总是返回 False，所以我不能检索多个解决方案.我知道此函数使用约束求解器工作，但我想使用 MILP 求解器. 相关的or-tools 文档指出:/p> 截至 2020 年 2 月 10 日，只有 Gurobi 和 SCIP 支持 NextSolution()
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如何将LP文件提供给or-tools的GLOP求解器?
我想使用or-tools和 GLOP 求解器来求解线性编程问题. 我已经有另一个程序可以创建 LP文件，它们是据我所知，这是定义线性程序的相当标准. 是否有人设法将这些文件直接传递给GLOP?das GLOP可以理解哪种文件格式，如何将它们传递给GLOP? lp文件示例: 最大化2x1 + 3x2-x3服从x1 + x2
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DataFrame的Google OR工具约束
我想构建一个Google OR工具模型，以对 CBC_MIXED_INTEGER_PROGRAMMING 使用 linear_solver 。 在 Google教程之后，我学到了建立约束的热度问题... 是否需要手写每个约束？ 我的意思是，我有以下包含系数的DataFrame df_constraint ax + by 形式的约束。 + --- + --- + --- + | A
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无法在Mac 10.10上安装or-tools
我正在尝试在Mac 10.10上安装Google的或工具- https://code.google.com/p/or-tools/wiki/OrToolsWithPyPi . 我使用python2.7 setup.py install --user进行安装(也尝试使用sudo且不使用--user)，但在pypi上下载软件包时得到以下内容: .. Some other output .. I
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在Windows 10(Intellij IDEA)上安装带有gradle项目的Google或工具
是否可以在IntelliJ Idea上安装库? 还是我必须使用Visual Studio 2017? 如果是，该如何安装?我发现Google文档令人困惑. 解决方案 万一其他人来了，这是我使用Gradle构建和运行OR工具的配置. 首先，我有一个顶层项目，其中有与应用程序相关的代码，称为suite，还有一个模块，其中我分离了所有与OR-Tools相关的代码，称为optim
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Intellij中的Google OR工具:UnsatisfiedLinkError
我正在设置一个应该使用Google OR-Tools的Java框架.下面的代码编译成功，但是在运行时引发异常: Exception in thread "main" java.lang.UnsatisfiedLinkError: com.google.ortools.linearsolver.operations_research_linear_solverJNI.MPSolver_CLP_
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在Google或工具中获取所有解决方案
我遇到一个线性问题，即找到满足所有约束的所有解决方案. 例如，我的变量为= [0.323、0.123、1.32、6.3 ...] 是否有可能获得按适应度(最大化/最小化)功能排序的前100个解决方案? 解决方案 在连续的LP中，枚举不同的解决方案是一个困难的概念.例如.考虑max x, s.t. x
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最低成本流未优化路线
我正在尝试使用OR-Tools中的MinCostFlow解决一个工程问题.有一个带有管道和许多供应阀的机械分配系统.这些阀门需要连接到用户.最初，我试图用匈牙利算法来解决这个问题，但是后来我意识到，这个问题不考虑通过路径的流量. 我使用最小成本流对问题进行了建模，如下所示: 节点0-4是使用者，节点4-7是供水阀，节点8和9是管道.我对每个消费者进行了“供应"以显示预期的流量.我在最后放了一
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Google OR-Tools:解决方案无法使用python收敛与任务大小的分配
我试图通过添加多维“大小"(需求)和"total_size_max"来详细说明“任务大小分配"示例. 该解决方案似乎决定将所有内容分配给1个工作人员，尽管事实上还有其他人可用.运行时的结果将所有内容分配给worker(机器18). 样本输出: Machine 18 is assigned to produce Component 0 with minimum Cycle_Time
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