我试图解决的优化模型有点混乱。这是一个小型模型,可以最大限度地降低两台机组的成本。我刚刚开始优化,我不确定我是否能很好地将问题解释为AMPL。特别是关于最小化约束及其界。
我的模型中有两个决策变量作为单位。u1的成本为10,u2的成本为13。u1的限制是不能超过100台,u2的限制是50台。通过颠倒这个最小化问题的界限,我得到了不同的结果。有人能帮我解释一下发生了什么事吗?
var u1
最小化costofunits:10*u1 13*u2;
以第一单元为准:0
CPLEX 12.8.0.0:最优解;目标0 0双单纯形迭代(第一阶段为0)目标为:0.000000:\u varname \u var:=1 u1 0 2 u2 0;
:\u objname \u obj:=1成本单位0;
:\u连接名\u连接:=1第一单元0 2第二单元0
以第一单元为准:100
约束第一单元的边界不一致:下限=100
约束第二单元的边界不一致:下限=50
:_objname_obj:=1 costofunits 825;
:_conname_con:=1 unit1 10 2 unit2 13;
对于您的第一个问题:正如您所定义的那样,目标是将成本最小化,最简单的解决方案就是将所有东西都归零,实现零成本。
对于第二个问题,错误消息解释了问题。您为u1设置了100的下限(100
第二单元约束也存在同样的问题。
文件有两个驱动程序:(运行时间为~3秒)和(运行时间为~83秒),当使用d专门化用-O3编译时。 其核心是:对于测试,加法代码被专用于s等上的向量,而对于则使用通用向量代码。在第10行,您可以看到GHC编写了的专用版本,而不是第167行的通用版本。专门化的规则在第225行。我相信这条规则应该会在270号线上开火。(调用,因此是应该专门化的地方。) 我的目标是通过专门化使与一样快。我找到了两种方法:
目前,我已将数字按特定顺序排列。我怎么能把这个随机化呢?例如,每次单击按钮时,我希望每个按钮都更改按钮的所有位置。问题是GridPane可以将节点堆叠在一个地方,使得按钮相互隐藏。有没有办法设置节点不能堆栈? 另一方面,我从一个帖子中找到了一个方法,有人想要切换两个按钮的位置。代码如下所示: 我尝试创建一个包含节点的arraylist,然后使用Math.random从arraylist中获取一个随
Dijkstra算法的这种特殊实现的时间复杂度是多少? 我知道这个问题的几个答案是,当你使用最小堆时,O(E log V),这篇文章和这篇文章也是如此。然而,这里的文章说的是O(V ElogE),它的逻辑与下面的代码类似(但不完全相同)。 算法的不同实现可以改变时间复杂度,我试图分析下面实现的复杂性,但是像检查和忽略中的重复顶点这样的优化让我怀疑自己。 以下是伪代码: 笔记: 从源顶点可到达的每个
根据Google或doc:https://developers.google.com/optimization/reference/constraint_solver/routing/RoutingModel#AddDimension“添加维度”(add dimension)仅允许设置某个对象的上限。 我试图在收货和交货问题中设置路线上车辆距离的下限(https://developers.goog
根据最近科隆ISO C++会议上的reddit报告,在即将发布的标准中,我们将能够指定模板的概念,并且对于每个类/函数模板,我们将能够设置对其类型的约束。然而,在文档和教程中(例如这里),我找不到多类型用例的正确语法。 但它们都抛出语法错误。我认为答案应该在Bjarne Stroustrup的规范P0557中的某个地方,但我很快就找不到了。
我试图用Python中的GEKKO定义一个优化问题,我想使用一些带有预定义选择列表的设计变量。此外,每个选择都有一个相关的成本,约束条件是总成本应低于指定的限制。 下面是一个常见的壁虎示例(在这里找到),修改后的x1和x2是sos1。此外,利用所选值x1和x2的索引,我从另一个列表中找到了它们的相关成本,它们的总和应该小于某个值(约束)。 注意:我必须在函数中添加一个if块作为的初始值,而似乎为零