我有一个没有目标函数的线性规划。所以我只想测试一下它的可行性。我使用GLPK api for simplex来实现这一点。当我使用默认方法(meth=GLP_PRIMAL)运行simplex时,求解器在100000次迭代中无法收敛(这是我设置的限制)。然而,当我使用GLP_DUALP方法时,经过几次迭代后,我得到了消息“警告:双重退化;切换到原始单纯形”,它继续在合理的迭代次数中收敛。
所以我的问题是,如果它最终在两种情况下都使用原始单纯形,为什么它在第一种情况下不收敛。可能发生了什么。
提前谢谢。
我刚刚做了一些实验,如果一个优化问题有许多解决方案,会发生什么。我知道,通过MiniZinc,我们可以识别满足问题的多个答案。(就像用户指南中的地图着色一样)。在我们得到最优解后不久,MiniZinc总是显示一条双线虚线。
现在我运行下面的代码,我注意到如果我使用gecode求解器,答案与我使用coin-bc或cplex求解器时的答案不同。在MiniZinc中有没有什么功能,当我们遇到多个最优解问题时,我们会收到通知,或者不管我们使用的是哪种求解器,都可以得到所有的解。
enum suppliers;
suppliers={s1,s2,s3};
set of int:s
我正在研究一个背包问题的DP解决方案。有一个列表的项目与他们的权重和价值,我需要找到的项目的最大总价值小于一些预定义的权重。没什么特别的,只有。
我使用DP生成一个矩阵:
def getKnapsackTable(items, limit):
matrix = [[0 for w in range(limit + 1)] for j in xrange(len(items) + 1)]
for j in xrange(1, len(items) + 1):
item, wt, val = items[j-1]
for w in xrange(1,
无法给出算法A对给定问题的最优性的形式化证明。让我自己相信,可以按照事件的截止日期的顺序执行一些最优的调度O。但不知道如何正式证明extract_max运算收敛到最优解。
问题
:给出具有截止日期'd‘和持续时间'l’日的事件列表,提供选择事件的算法,以便可以选择最大数量的事件。当然,每个事件都必须安排在截止日期'd‘之前结束,它必须连续运行它的持续时间'l’天,并且只有一个事件可以在任何给定的时间运行。
**Greedy Algorithm A:**
Create max_heap S //schedule
Sort events by their de