我想通过Cplex解决我在Python中的Oprimization模型,所以我在我的系统(Windows 11)中安装了setup.py,并且使用以下命令安装了setup.py: python:\
在IBM "Docplex.cp“和"Docplex.mp”中有两个示例。我使用vscode和jupyter运行这些示例。"Docplex.cp“的所有示例都正确运行,但当我运行"Docplex.mp”示例时,我会看到Cplex运行时错误。
这是我尝试过的一个简单的线性模型:
# Define the Model
from docplex.mp.model i
我在DoCplex中使用warm。在热开始阶段,我的意图是使用来自前一个模型的决策变量的子集,这些变量导致了非空值。例如,如果我有决策二元变量,x_1,...,x_5,第一个模型中的解是x_1=1,x_2=1,其余的是零。所以,在热启动时,我只希望有决策变量x_1 and x_2。通过这种方式,我可以减少模型的维度,并具有更快的性能。考虑到我有数千个决策变量,我如何在热启动时选择这些变量的子集?
我在google collab和python中使用docplex。
对于下面的LP,一些决策变量是预先确定的,并且需要为此求解LP。这是一个排序问题,序列是一组给定值。其他决策变量将在此基础上进行优化。
#Define the decision variables
x = cost.continuous_var_dict(P, name='x') # The landing time of plane i
alpha = cost.continuous_var_dict(P, name='alpha') # How much of deviation of l
我在基于的python (docplex)中编写了一个优化问题,但我的部分类似于sum(X) <= N + M*sum(Y, Z),X, Y and Z是决策变量。我不知道如何将解决方案 of X, Y, Z传递给self.get_cpx_unsatisfied_cts([ct], self.get_cpx_unsatisfied_cts([ct],当我使用self.get_values()时,我会得到以下错误:Error: Internal error in CPLEX solve: AttributeError: 'list' object has no attrib
我想设置一个二进制的四维变量,比如Xac,但是docplex只有binary_var_cube函数来设置三维变量。如何创建一个四维模型?我发现有人用它来创建三维,并说它可以扩展到更多的dimensions.But,这是没有用的。 binary_var_dict((a,b,c) for a in ... for b in ... for c in ...)
我知道这是一个愚蠢的问题,但我不知道如何解决它…假设我有这样的东西:
x = fmincon(@myfun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,@mycon)
然后:
function [c,ceq] = mycon(x)
c = ...
ceq = ...
如何将其他变量传递到@mycon中,例如
function [c,ceq] = mycon(x, variable)
if variable == 1
c = ...
ceq = ...
else
c = ...
ceq = ...
end
谢谢:)
我的目标是在python中使用docplex.mp.model编写以下模型。哪个ptj接受二进制变量{0,1}。
[summation from of Ptj from j=1 to t][t = 1,.....,8]
下面是我写的代码:
N = 8
(period_list = [t for t in range(1, no_of_period+1)])
(j = period_list)
p = Mode.binary_var_dict(period_list, name = 'p')
for t in period_list:
for j in range(1,
我有google,但是我收到了使用CPLEX和Docplex的警告:
9 frames
CplexSolverError: CPLEX Error 1016: Community Edition. Problem size limits exceeded. Purchase at http://ibm.biz/error1016.
During handling of the above exception, another exception occurred:
DOcplexLimitsExceeded Traceback (most rece
我想我在https://ibmdecisionoptimization.github.io/docplex-doc/mp/_modules/docplex/mp/solution.html#SolveSolution.kpi_value_by_name中发现了一个很小的bug 最小可重现示例: from docplex.mp.model import Model
mdl = Model("test")
a = mdl.integer_var(lb=0, ub=mdl.infinity, name="a")
b = mdl.integer_var(lb=0,
我使用Inception V3构建了一个图像分类器模型,并以"SavedModel“格式保存了该模型,以便将其部署到生产环境中。我想知道如何将预处理步骤捆绑到最终模型中,以便模型以其自然形式摄取数据。 我拥有的预处理步骤是: - resizing the image to target_size of 299, 299 using keras load_model
- change the image to numpy array
- expand dimensions
- pre_process input using inception_v3 import preprocess_
我在CPLEX OPL上实现了以下限制。 forall (i in N)
forall (j in M)
forall (k in 1..i)
sum(z in 1 ..i)(p[z]*(x[z][j][k]+y[z][j][k])) + (t[k]*max(z in 1 ..i)(x[z][j][k]+y[z][j][k]))<= d[i]; 我已经尝试在Docplex (Python)中实现它,但我不知道它是否真的可以工作,有谁知道如何将max函数从CPLEX OPL切换到Docplex,或者我所做的是否正确?
我想要解一个具有目标函数的线性规划:
这里十一是决策变量,而易已经是预先计算的。
我正在用CPLEX (DOcplex)编写代码,并收到分母只能是一个数字的错误。有什么办法能正确地做到这一点吗?
这是我的密码:
l_model.minimize(l_model.sum(l_model.sum(x[i,j]*y[(i,j)] for j in A)/l_model.sum(x[i,j] for j in A) for i in B))