首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

线性规划求解器中上下界的参数

在线性规划中,上下界是指决策变量的取值范围。它们用于限制决策变量的取值范围,以便在给定的约束条件下找到最优解。

上界是指决策变量的最大允许取值,下界是指决策变量的最小允许取值。通过设置上下界,可以对问题进行更精确的建模,并且可以限制解的搜索空间,从而提高求解效率。

在线性规划求解器中,设置上下界的参数通常通过定义变量的范围来实现。例如,对于一个决策变量x,可以设置其上界为U,下界为L,表示x的取值范围在[L, U]之间。

应用场景:

  1. 生产计划优化:在生产过程中,通过设置上下界可以限制原材料的使用量、产出的数量等,以实现最优的生产计划。
  2. 资源分配问题:在资源有限的情况下,通过设置上下界可以优化资源的分配,如人力资源、物资资源等。
  3. 运输和物流优化:在物流领域,通过设置上下界可以限制运输量、运输距离等,以实现最优的物流方案。

腾讯云相关产品推荐: 腾讯云提供了一系列云计算产品,以下是与线性规划求解器相关的产品:

  1. 云服务器(CVM):提供弹性计算能力,可用于部署线性规划求解器和相关应用程序。详情请参考:云服务器产品介绍
  2. 弹性伸缩(AS):根据实际需求自动调整计算资源,提高线性规划求解器的性能和效率。详情请参考:弹性伸缩产品介绍
  3. 云数据库MySQL版(CMQ):提供高性能、可扩展的数据库服务,可用于存储线性规划求解器的输入数据和结果。详情请参考:云数据库MySQL版产品介绍
  4. 人工智能平台(AI Lab):提供丰富的人工智能算法和工具,可用于线性规划求解器的优化和预测分析。详情请参考:人工智能平台产品介绍

以上是腾讯云提供的一些与线性规划求解器相关的产品,通过这些产品可以构建完整的云计算解决方案。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

【说站】python线性规划求解方法

python线性规划求解方法 说明 1、图解法,用几何绘图方法,求出最优解。 中学就讲过这种方法,在经济学研究中非常常用。 2、矩阵法,引入松弛变量。...将线性规划问题转化为增广矩阵形式,然后逐步解决,是简单性法之前典型方法; 3、单纯法,利用多面体在可行领域逐步构建新顶点,不断逼近最优解。...是线性规划研究里程碑,至今仍是最重要方法之一; 4、内点法。 通过选择可行域内点沿下降方向不断迭代,达到最佳解决方案,是目前理论上最好线性规划问题解决方案; 5、启发法。...单纯法实例 import numpy as np #导入相应库 import sys def solve(d,bn):     while max(list(d[0][:-1])) > 0:         ...        else:             print("x"+str(i)+"=0.00")     print("objective is %.2f"%(-d[0][-1])) 以上就是python线性规划求解方法

79720

Matlab求解线性规划(fmincon函数使用)

参考资料: [寻找约束非线性多变量函数最小值 - MathWorks] [Matlab求解线性规划,fmincon函数用法总结 - 博客园] [Matlab非线性规划 - 博客园] 1....介绍 在Matlab中,fmincon 函数可以求解带约束非线性多变量函数(Constrained nonlinear multivariable function)最小值,即可以用来求解线性规划问题...语法 Matlab求解命令为: image.png x返回值是决策向量x取值,fval返回值是目标函数f(x)取值 fun是用M文件定义函数f(x),代表了(非)线性目标函数 x0是x初始值...A, b, Aeq, beq定义了线性约束,如果没有线性约束,则A=[], b=[], Aeq=[], beq=[] lb和ub是变量x下界和上界,如果下界和上界没有约束,则lb=[], ub=[]..., 也可以写成lb各分量都为 -inf, ub各分量都为inf nonlcon是用M文件定义非线性向量函数约束 options定义了优化参数,不填写表示使用Matlab默认参数设置 3.

11.3K32
  • Matlab求解线性规划(fmincon函数使用)

    参考资料: [寻找约束非线性多变量函数最小值 – MathWorks] [Matlab求解线性规划,fmincon函数用法总结 – 博客园] [Matlab非线性规划 – 博客园] 1....介绍 在Matlab中,fmincon 函数可以求解带约束非线性多变量函数(Constrained nonlinear multivariable function)最小值,即可以用来求解线性规划问题...matlab中,非线性规划模型写法如下 m i n    f ( x ) s . t . { A ⋅ x ≤ b A e q ⋅ x = b e q c ( x ) ≤ 0 c e q ( x )...], b=[], Aeq=[], beq=[] lb和ub是变量x下界和上界,如果下界和上界没有约束,则lb=[], ub=[], 也可以写成lb各分量都为 -inf, ub各分量都为inf nonlcon...是用M文件定义非线性向量函数约束 options定义了优化参数,不填写表示使用Matlab默认参数设置 3.

    1.5K10

    拓端tecdat|R语言投资组合优化求解:条件约束最优化、非线性规划求解

    p=22853 原文出处:拓端数据部落公众号 本文将介绍R中可用于投资组合优化不同求解。 通用求解 通用求解可以处理任意非线性优化问题,但代价可能是收敛速度慢。...特定类别问题求解 如果要解决问题属于某一类问题,如LS、LP、MILP、QP、SOCP或SDP,那么使用该类问题专用求解会更好。..., 90, 2500) # 捐赠量# 运行求解solveLP(maximum = TRUE) 混合整数线性规划 (MILP) lpSolve(比linprog快得多,因为它是用C语言编码)可以解决线性混合整数问题...它允许用户用自然数学语法来制定凸优化问题,而不是大多数求解所要求限制性标准形式。通过使用具有已知数学特性函数库,结合常数、变量和参数来指定目标和约束条件集。现在让我们看看几个例子。...如果需要全局求解,那么软件包gloptim是一个不错选择,它是许多全局求解包。

    1.4K20

    开源线性规划求解(Linear Programming solver)LP_Solve和CLPPK

    18.04,lp_solve和clp用是python调用,而CPLEX还是用Java调用(别问,问就是使起来顺手),反正这些平台只是起到一个调用作用,应该不会影响求解时间(I think so...lpsolve55 Clp Clp是一个solver,Coin-or团队又为python开发了一个包叫CyLP(https://github.com/coin-or/CyLP) ,可以直接用来调用他们家求解...windows平台:直接pip install cylp,会自动安装clp等求解。 linux平台:比较麻烦,需要用conda先安装cbc等求解,具体方法参照CyLP说明,比较麻烦。...lpsolve只求得了88个算例最优解,这87个平均求解时间为0.89s。...我把他们模型打出来看过了,模型都是一样,只是求解结果不一样。

    7.4K10

    【说站】python有哪些求解线性规划

    python有哪些求解线性规划包 说明 1、Scipy库提供简单线性或非线性规划问题。 但不能解决背包问题0-1规划问题,或者整数规划问题,混合整数规划问题。...2、PuLP可以解决线性规划、整数规划、0-1规划和混合整数规划问题。 为不同类型问题提供各种解决方案。 3、Cvxpy是一个凸优化工具包。...可以解决线性规划、整数规划、0-1规划、混合整数规划、二次规划和几何规划等问题。...实例 以整数线性规划为例 # -*- coding: utf-8 -*- import pulp as pulp   def solve_ilp(objective , constraints) :     ... , V_NUM)]) <= 40) print constraints   res = solve_ilp(objective , constraints) print res 以上就是python求解线性规划

    1.1K40

    内点法初探——线性规划标准形式下求解思路

    一般线性规划具有以下形式: 其中,线性规划标准形是线性规划一种特殊情况,近年来已经被广泛、深入地研究。...在求解线性规划问题时,可以将上述一般形式通过某种变化(如引入松弛变量等)转换成标准形式: 其中 本文主要讨论利用内点法求解线性规划标准形过程。...通常通过消去 来求解方程,从第一个等式可得 带入第二个方程得 综上,使用barrier method求解标准形线性规划问题步骤可以整理如下: step1: 初始化 和可行点 step2...综上,使用primal dual求解标准形线性规划问题步骤可以整理如下: step1: 初始化 ,定义 ,定义参数 step2: 定义 ,计算 step3: 确定步长s,更新...求解HLF模型需要满足以下5个条件: 对应残差为 搜索更新方向为 写成方程组形式 代入 和 得 定义 通过求解 和 来计算 综上,使用mosek求解标准形线性规划问题步骤可以整理如下

    79910

    【R语言在最优化中应用】用Rdonlp2 包求解光滑线性规划

    ,一般线性规划仅仅是非线性规划特例而已。...由于约束条件放宽,非线性规划问题可以更接近于现实生活中种种问题,同时,求解难度也提高了很多。...当目标函数和约束函数光滑时,称之为光滑线性规划,其求解难度要小于非光滑线性规划。...用 Rdonlp2 包求解光滑线性规划 对于无约束或者约束条件相对简单非线性优化问题,stats 包中 optim()、optimize()、constrOptim()、nlm()、nlminb...控制参数: control控制参数,为donlp2.control(),可以修改一些关于算法参数和输出参数,可以根据 实际要求修改。 control.fun控制函数。

    4.6K30

    建模 python_整数规划建模例题

    若在线性规划模型中,变量限制为整数,则称为整数线性规划。目前所流行求解整数规划方法,往往只适用于整数线性规划。目前还没有一种方法能有效地求解一切整数规划。...整数线性规划计算机求解 整数规划问题求解使用Lingo等专用软件比较方便。...z一个下界z2 。...,n Python 实现 (分支定界代码) 整数规划模型与线性规划基本相同,只是额外增加了部分变量为整数约束 整数规划求解基本框架是分支定界法,首先去除整数约束得到“松弛模型”,使用线性规划方法求解...所谓定界,指的是叶子节点产生后,相当于给问题定了一个下界。之后在求解过程中一旦某个节点目标函数值小于这个下界,那就直接pass,不再进行分支了;每次新产生叶子节点,则更新下界

    1.2K10

    BAT面试题46:解释对偶这个概念

    一般情况下对偶问题给出主问题最优值下界,在强对偶性成立情况下由对偶问题可以得到主问题最优下界,对偶问题是凸优化问题,可以进行较好求解。...SVM中就是将Primal问题转换为dual问题进行求解,从而进一步引入核函数思想。 补充 每个线性规划问题都有一个与之对应对偶问题。对偶问题是以原问题约束条件和目标函数为基础构造而来。...对偶问题也是一个线性规划问题,因此可以采用单纯形法求解。 对偶问题最优解也可以通过原问题最优解得到,反之亦然。...而且,在某些情况下,利用对偶理论求解线性规划问题更为简单,而且有助于深入了解待求问题本质。...对偶线性规划经济背景是:若原问题是利用有限资源安排最优生产方案,以获得最大总产值线性规划问题,则它对偶问题就是在相同资源条件下,正确估计资源使用价值,以达到支付最少费用线性规划问题。

    95820

    论文拾萃|用带改进下界Branch-and-Bound 算法求解Block Relocation Problem

    用带改进下界Branch-and-Bound 算法求解Block Relocation Problem 论文拾萃 原文: [1]Shunji Tanaka and Kenta Takii "A Faster...我们目标是找到这两种操作最佳序列操作最佳序列,使所需操作数量最小化。其中retrieval操作次数一定等于block数量,此问题为NP-hard问题。...值得注意是,在有重复优先级限制性问题中,可能存在不止一个具有最高优先级block,即下一个要取出block不是唯一确定。...03 现有的下界(lower bound,简称LB) 文章创新性之一在于提出了更快分支定界算法,而其中最大秘诀就是使用了更优化lower bound。...文章首先介绍了其他2篇文章提出LB,再提出自己改进过后LB。在这三篇文章中提出LB都是在前人基础上进行优化,因为找到更加严格LB,可以使加快求解速度。 A.

    59310

    轨迹跟踪求解Fmincon函数(2)「建议收藏」

    1.Fmincon函数介绍 在matlab中,fmincon函数可以求解带约束非线性多变量函数(Constrained nonlinear multivariable function)最小值,即可以用来求解线性规划问题...matlab中,非线性规划模型写法如下 ---- 2.基本语法 [x,fval]=fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,nonlcon,options) x返回值是决策向量...x取值,fval返回值是目标函数在x处f(x)取值。...ub是变量x下界和上界,如果下界和上界没有约束,则lb=[ ],ub=[ ],也可以写成lb各分量都为 -inf,ub各分量都为inf nonlcon是用M文件定义非线性向量函数约束;options...定义了优化参数,不填写表示使用Matlab默认参数设置 ---- 3.解题思路 如果我们要解这一道题目,我们思维过程: 1.目标函数定义 function f=fun1(x); f=x(1).^2

    45810

    Python数学建模系列(二):规划问题之整数规划

    本文仅从Pyhton如何解决建模问题出发 未对建模思路等进行深一步探索 整数规划 整数规划模型与线性规划基本相同,只是额外增加了部分变量为整数约束 整数规划求解基本框架是分支定界法,首先去除整数约束得到...使用线性规划方法求解。 若有某个变量不是整数,在松弛模型.上分别添加约束:x≤floor(A)和x≥ceil(A),然后再分别求解,这个过程叫做分支。当节点求解结果中所有变量都是整数时。停止分支。...所谓定界,指的是叶子节点产生后,相当于给问题定了一个下界。之后在求解过程中一旦某个节点目标函数值小于这个下界,那就直接pass,不再进行分支了;每次新产生叶子节点,则更新下界。...只需要在设置变量时候 设置参数cat='Integer' 即可 Continuous:连续 Binary:0 或 1 Integer:整数 Demo代码 import pulp as pp # 参数设置...x2 x3 x = [pp.LpVariable(f'x{i}',lowBound=0,cat='Integer') for i in [1,2,3]] # 定义目标函数,并将目标函数加入求解问题中

    2.1K20

    中科大等提出分层序列模型,大幅提升数学规划求解效率|ICLR 2023

    其中,混合整数线性规划 (Mixed-Integer Linear Programming, MILP) 是数学规划求解关键组件,可建模大量实际应用,如工业排产,物流调度,芯片设计,路径规划,金融投资等重大领域...近期,中科大 MIRA Lab 王杰教授团队和华为诺亚方舟实验室联合提出分层序列模型(Hierarchical Sequence Model, HEM),大幅提升混合整数线性规划求解求解效率,相关成果发表于...HEM 与求解默认策略(Default)求解效率对比,HEM 求解效率最高可提升 47.28% 1 引言 割平面(cutting planes, cuts)对于高效求解混合整数线性规划问题至关重要。...(2)扩展了问题(1)可行集,因此我们可有,即 LPR 问题最优值是原 MILP 问题下界。...每一个柱子代表在求解中,选定相同一批割平面,以10轮不同顺序添加这些选定割平面,求解最终求解效率均值,柱子中标准差线代表不同顺序下求解效率标准差。

    1.2K20

    【数学建模】【优化算法】:【MATLAB】从【一维搜索】到】非线性方程】求解综合解析

    第二章:线性规划 线性规划(Simplex 算法) 应用类型: 资源分配、生产计划、投资组合优化 算法简介: 线性规划(Linear Programming,LP)是一类求解线性目标函数在一组线性约束条件下优化问题算法...定义约束条件:矩阵 A 和向量 b 分别表示线性约束条件系数矩阵和右端项,lb 和 ub 表示变量下界和上界。 求解线性规划问题:调用 linprog 函数,求解最优生产计划,并打印结果。...矩阵 Aeq 和向量 beq 表示线性等式约束,向量 lb 和 ub 表示变量下界和上界。 求解二次规划问题:调用 quadprog 函数,求解最优投资组合,并打印结果。...矩阵 A 和向量 b 表示线性不等式约束,向量 lb 和 ub 表示变量下界和上界。 求解混合整数线性规划问题:调用 intlinprog 函数,求解最优选址方案,并打印结果。...定义初始点和约束条件:初始化初始点为 [0, 0, 0],设置变量下界和上界分别为 0 和 1。 求解极大最小化问题:调用 fminimax 函数,求解最优选址方案,并打印结果。

    12110

    得物极光蓝纸箱尺寸设计实践

    精确方法如果是线性规划问题能通过单纯形法在可行域顶点中找到全局最优解,非线性规划也是通过微分学方法或者有限次迭代找到接近于最优解,由于不是多项式时间求解方法,故而往往在大规模实例上不可行。...一般来说,解非线性规划问题要比解规划问题困难多,它不像求解线性规划有单纯形法这一种通用方法,非线性规划目前还没有适用于各种问题一般算法,各个方法都有自己特定适用范围。...从图中可以看到,初始化阶段,需要给定输出全局上界和下界,如果能有一些启发式方法获得稍微好点下界作为初始解导入那是最好不过了。如果没有的话可以先设置为正负无穷大。...接着进入到主循环中,通过求解整数规划连续松弛问题(线性规划)来得到该子问题上界;分解问题可以帮助对整数规划问题进行拆分,同时也可以帮助我们得到下界。...在这一步,考虑到首先要准确和当前箱型 A/B ,同时8~15种这个数量加入到建模参数中也增加了计算复杂度,所以决定固定这个箱型数量值,首先假设固定N种箱型,每个箱型长宽高三个数,即输出3 * N个参数

    81910

    Branch and Cut、Branch and Price、Lagrange Relaxation求解TSP

    Price是精确算法,Lagrange Relaxation可以用于求下界),并拜读了西北工业大学薛力教授使用这些算法编写求解TSP教学代码。...Cut是一种用于求解整数线性规划(ILP)组合优化方法,即线性规划(LP)问题,其中部分或全部未知数限制为整数值。...例如当=4时: 如果我们用Branch and Bound算法来求解的话,集合规模会随着city数量n增加呈指数级增长。因此,这会导致评估搜索树节点线性规划包含太多变量而无法求解。...3 把上述问题限制(restrict)到一个规模更小(即变量数比原问题少问题P,用单纯形法求解P最优解,此时求得了受限松弛问题(线性规划) 最优解。...当遇到一些很难求解模型,但又不需要去求解精确解,只需要给出一个次优解或者解下界,这时便可以考虑采用松弛模型方法加以求解。 对于一个整数规划问题,拉格朗日松弛放松模型中部分约束。

    2.9K35

    运筹学考题汇总(填空题+计算题)带答案

    目录 一、填空题 二、计算题 线性规划问题及其数学模型 线性规划模型标准型及其转化 线性规划问题图解法 单纯形法 单纯形法表格形式 大M法 两阶段法 由线性规划问题转化为其对偶模型 对偶问题最优解和最优值...​ 由对偶问题最优解找原问题最优解和最优值 影子价格 对偶单纯形法 灵敏度分析 运输问题及其解法 目标规划数学模型 目标规划问题求解 ---- 一、填空题 ❃运筹学工作程序:分析和表述问题...、建立模型、求解模型和优化方案、测试模型及对模型进行必要修正、建立对解有效控制、方案实施。...判断: ①极大化问题(原问题)任一可行解所对应目标函数值是对偶问题最优目标函数值下界。...目标规划数学模型 ❃ ? 解: ? ? 目标规划问题求解 ❃ ? 解: ? ❃ ? 解: ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

    2.3K11

    Edge 浏览,自带 数学求解

    网上各种数学求解需要各种注册账号等功能。那么,Edge浏览中自带数学求解可以说是一个很好选择了。 我们可以通过框选工具,在屏幕中截图并解析数学题目。也可以使用键盘输入数学问题并进行求解。...启动 方法一:我们可以通过设置-更多工具-数学求解。启动数学求解功能。 但是这种启动方式,每次打开浏览之后,都要重新选择才能启动。比较繁琐。...方法二:将数学求解固定到浏览工具栏中 设置-外观-选择要在工具栏上显示按钮-数学求解 打开求解后,在浏览上就会出现插件入口了。 3....使用求解 主要使用方法有两种,输入数学问题,和截图框选问题。两种方法都可以进行各种数学问题求解。...3.1 输入数学问题 我们选择输入数学问题后,就会弹出键盘输入 然后我们使用求解提供专门输入键盘输入数学问题。 例如输入:3x+2y=5 然后点击求解 就会出现分别求X值和求Y值。

    68920

    整数规划精确算法近似算法(元)启发算法神经网络反向传播等算法区别与关联

    然而分支定界法是指数级复杂度,例如n是{0,1}变量(binary variable)个数,那么最坏情况下,分支定界法最坏情况需要求解2^n个线性规划问题(每个线性规划多项式时间可解),才能得到全局最优解...这时候,混合整数规划模型意义有两点: 一、只需要求解Root node(原问题线性松弛问题),便得到原问题下界,上下界所形成百分比(GAP),便可作为初始解F质量一个检验标准。...(上界=下界时,GAP=0,即已找到全局最优解) 二、随着分支定界法求解进行,优化求解很有可能找到比F更优解(Better Upper Bound),从而缩小GAP。...离散/整数/组合/非凸优化概述及其在AI应用 从数学规划角度,一个没有约束条件优化问题,比有约束优化问题(如线性规划)容易求解很多。...而第二张图用神经网络(不是CNN)来求解这个分类问题,其output--神经网络求得局部最优解(多层网络便可产生极度非线性),可以作为上面混合整数规划模型初始解,直接插入Cplex这样商业优化求解

    1.9K40
    领券