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使用自定义约束实现Python解算器
我有两个相互关联的变量,我想找到一个最佳解决方案,在这种情况下,这是其总和的最小值.现在,我们将它们称为X和Y,以及预定义的常量,它们加起来就是一组“变量” s1和s2(稍后将它们提供给约束)： 105896649.59 + X = s1 -6738.82 + Y = s2 在搜索SciPy文档时,我遇到了linear progpython-如何显示纸浆中定义的(原始)线性程序的对偶
关于堆栈溢出的第一个问题…喜欢这个网站… 我在Python上使用PuLP.基于输入变量,目标函数和约束条件,我试图查看与初始LP问题(原始)的最优解相关的对偶变量/值.我在搜索文档时遇到麻烦,我只是想清楚一点.有没有办法用纸浆做到这一点？下面有示例代码显示原始输入. 注意：我编辑了我的问python-指定大于scipy中的不等式
我已经解决了一个简单的LP问题,其中所有约束都“小于或等于”. 我使用了scipy.optimize.linprog. 问题是当一个或多个约束方程式“大于或等于”时.我该如何指定？我需要使用scipy.optimize.linprog提供的两阶段方法 这样的一个例子是： 7X1 + 4X2 + 9X3 ≥ 750Python Pandas自合并以合并笛卡尔积,以产生所有组合和总和
我是Python的新手,似乎它具有很大的灵活性,并且比传统的RDBMS系统快. 建立一个非常简单的过程以创建随机的幻想团队.我来自RDBMS背景(Oracle SQL),对于这种数据处理来说似乎并不是最佳选择. 我使用从csv文件读取的熊猫制作了一个数据框,现在有一个包含两列的简单数据框-Player,Salapython – 解决最小值的不等式
我正在研究一个编程问题,它归结为一组方程和不等式： x[0]*a[0] + x[1]*a[1] + ... x[n]*a[n] >= D x[0]*b[0] + x[1]*b[1] + ... x[n]*b[n] = C 给定输入D和列表以及由[0-n]和b [0-n]组成的A和B,我想求出给出绝对最小值C的X值. 我目前在Python中正在解决这个问题,但问题一般是与python – pickle与PuLP玩得不好
我正在使用Python 2.7并使用PuLP库来设置问题.一旦定义了变量,目标和约束,我就会挑选我的LpProblem对象以发送给其他地方的Solver.在解开我的问题时,我注意到所有变量都是重复的： import pulp import pickle prob = pulp.LpProblem('test problem', pulp.LpMaximize) x = pulp.LpV用Python定义旅行商的线性规划模型
使用Python和PuLP库,我们如何创建线性编程模型来解决旅行商问题(TSP)？ 从维基百科,目标函数和约束是 问题：这是我被困的部分尝试. >我没有在代码中包含最终约束,因为我不知道如何定义它.我相信这个与u变量的约束是为了防止解决方案中的子循环 >此外,求解当前模型会给出决策变量,如x0python – 加载/解析数学编程系统文件
为了不重新发明轮子,我试图找到一些代码来解析Mathematical Programming System文件,但我没有在python中找到任何实现. 是否有任何代码可用于此？ Update 阅读Mathematical Prog. files 示例MPS(afiro.mps：link1,link2) 包含： >目标函数,一行,n列>有限制的表,m行,n列>右表,一列,m行c# – 将地理分布表示为线性概率约束？
我现在正在学习Solver Foundation.我实际上是为我的项目插入lpsolve,但我认为我的问题是如何最好地表示我的约束的一般问题. 我认为,我有一个相当典型的背包或包装问题.我有一系列的位置,每个都有一个’得分’.我想选择满足目标“分数”的最小位置数. (实际上,它比这更复杂 – 每个python – GLPK线性编程
我正在研究一些非常大规模的线性规划问题. (矩阵目前大约为1000×1000,这些是’迷你’.) 我以为我的程序运行成功,只是我意识到我得到了一些非常不直观的答案.例如,假设我要使x y z最大化受一组约束x y <10且y z <5.我运行它并获得最佳解决方案.然后,我运行相同的方程但具有不同的Python上的Gurobi：使优化功能静音
我在Python上使用Gurobi,我的代码需要一个Model.optimize()函数循环.有没有办法静音这个功能,所以它不会产生段落的输出？ 谢谢.解决方法:将Output Flag参数设置为零. 从输出标志的参考手册： Enables or disables solver output. Use LogFile and LogToConsole for finer-grain c如何简化重复的Python PuLP语法？
如何将以下Python PuLP语句简化为Pythonic,可管理和正确的内容： import pulp as lp #delare variables #Note that I have to model a 100 year period! year_1 = lp.LpVariable("2011", 0, None, lp.LpInteger) year_2 = lp.LpVariable("2012", 0, None, lp.LpIntegerjava – 现有的调度问题算法？
假设我想构建一个函数,该函数可以在一周内正确安排三个总线驱动程序,并具有以下约束条件： >每位司机每周驾驶的次数不得超过五次 >每天必须有两名司机开车>他们每周休息一天(不会与其他司机的休息日发生冲突) 会用什么样的算法来解决这样的问题？ 我浏览了几个网站,发现了这些： 1) Bac