我正在尝试在Mac上使用PuLP来解决一个移动I问题。我已经在我的PYTHONPATH中添加了目录'/Applications/CPLEX_Studio1210/cplex/python/3.7/x86-64_osx',。但无论何时我尝试
prob.solve(CPLEX_CMD()),
我收到以下错误消息:
File "/Users/xxxx/opt/anaconda3/envs/pulposm/lib/python3.7/site-packages/pulp/solvers.py", line 468, in actualSolve
raise Pu
我有一个集合划分问题,它要求每个可用周期只使用一次。
def solve (slots, reqs, periods):
# binary variable to id if combination is used
x = pulp.LpVariable.dicts('slot', slots, lowBound=0, upBound=1, cat=pulp.LpInteger)
# linear program problem
sked_model = pulp.LpProblem("NLE Specials Scheduling M
我有一个优化问题,我编写了一个python程序来解决它。我在CPLEX解决器中使用了Pulp:
import pulp
prob = LpProblem("myProblem", LpMinimize)
x = pulp.LpVariable.dicts("p", range( K ), 0, 1, pulp.LpContinuous)
prob += pulp.lpSum( x[k] for k in range( K ) )
...
# Rest of the constraints
status = prob.solve( pulp.CPLEX( ms
我正在尝试在mac上使用Pulp。当我运行下面的代码时,它显示了下面的错误: 代码(部分): # import the library pulp as p
import pulp as p
# Create a LP Minimization problem
Lp_prob = p.LpProblem('Problem', p.LpMinimize) 错误: Traceback (most recent call last):
File "pulp.py", line 2, in <module>
import pulp as
我是这个网站的新手,这是我第一次使用RISC-V处理器。我正在学习PULP构建过程"“的教程。但是,当我录制命令"$ make“时,我在SDK构建阶段就被阻止了,我不明白这些错误意味着什么。
错误下面的:
sdk:json-tools:build: make all install
make[1]: Entering directory '/home/pulp/project/pulpissimo/pulp-sdk/json-tools'
#### Building in /home/pulp/project/pulpissimo/pulp-sdk/build/
我正在尝试使用python纸浆优化以下问题
import pulp
# Instantiate our problem class
model = pulp.LpProblem("Cost minimising problem", pulp.LpMinimize)
W = pulp.LpVariable('W', cat='Integer')
X = pulp.LpVariable('X', cat='Integer')
Y = pulp.LpVariable('Y', cat='Inte
我使用python从.xlsm excel文件中读取数据。我有两个文件,它们几乎相同,并且保存在同一个目录中。当我给python程序一个excel表时,它正确地读取数据并解决问题。但是,对于其他excel工作表,我会得到以下错误。
(我用####写了我的名字)
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#1>", line 1, in <module>
solve("updated_excel.xlsm")
File "C:\Documents and Set
我正在尝试用编程来解决一个线性整数,遇到了一个叫做TypeError: float argument required, not str的问题。
这是我当前的代码:
from pulp import *
y = pulp.LpVariable.dicts('y', (M, C, W), None, pulp.LpInteger)
prob += pulp.lpSum(cost[m][c][w]*y[m][c][w] for m in M for c in C for w in W)
for i in M:
for j in C:
prob += pulp.lpSum(y[i]
我有一些使用PuLP模块解决LP的代码,当使用64位windows计算机时,它可以工作。现在,我正在尝试使用Raspbian在Raspberry Pi 4上运行相同的代码。创建目标函数和约束可以很好地工作,但当我尝试求解LP时,我得到以下错误:
status = solver.actualSolve(self, **kwargs)
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'actualSolve'
首先,我读到我应该尝试运行pulp.pulpTestAll(),但我只得到了以下错误:
import p
我对python相当陌生,所以请原谅我缺乏行话。我正在尝试将纸浆模块安装到工作pc上。我已经下载的软件包从pypi.org网站到程序数据文件夹在这台pc上。
我试过:
pip install pulp
import pulp
python.exe -m pip install pulp
这是每次都会出现的错误。
pip install pulp
Collecting pulp
Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.
WARNING: Retrying (Retry(total=4, connect=
我有一个Pandas dataframe,它具有以下值:
Name Age City Points
1 John 24 CHI 35
2 Mary 18 NY 25
.
.
80 Steve 30 CHI 32
我正试图组成一个5人小组,使积分之和最大化。我想有两个限制:年龄和城市。最高年龄必须在110岁以下,不能有来自同一城市的两个人。
目前,我有一个脚本,它最大限度地利用了点,并考虑到了年龄限制:
x = pulp.LpVariable.dicts("x", df.
我正在尝试将几个lpSum表达式连接成一个长表达式,这将是我的目标函数。然而,我试图以一种优雅的方式合并这些表达式,导致了不想要的结果。 我想要这样的东西: a = pulp.lpSum(...)
b = pulp.lpSum(...)
c = pulp.lpSum(...)
prob += a + b - c 我的代码更加具体: alloc_prob = pulp.LpProblem("Supplier Allocation Problem", pulp.LpMinimize)
TPC_func = pulp.lpSum(X[s][p]*procCost
我试着用puLP (Python)来解决MILP,但我一直收到以下错误:
Traceback (most recent call last):
File "main_lp.py", line 63, in <module>
ans = solve_lp(C)
File "/home/ashwin/Documents/Williams/f2014/math317_or/project/solve_lp.py", line 36, in solve_lp
prob.solve()
File "/usr/local/li