在线性规划中,我正在最小化加权输入向量和目标向量之间的距离。我使用Scipyto来计算我需要的权重的值。目前它们介于0和1之间,但如果它们小于.2,例如,我希望它们是零,因此x_i应该是0或.2;1.我被指向混合整数线性规划,但我仍然找不到任何方法来解决我的问题。我该如何解决这个问题呢?
我想使用(0,0)或(.3,1)作为每个x的边界,我该如何实现?
下面是我的SciPy代码:
# minimize the distance between weighted input vectors and a target vector
def milp_objective_function(w
我正在C#上使用新的MIP构建一个POC应用程序。其中一个要求是使用存储在服务器上的用户名/密码。所有示例应用程序都使用带有弹出窗口的OAuth2登录来输入用户凭据。我相信正确地实现IAuthDelegate可能会有所帮助,但是在线文档并没有多大帮助。在engine init方法中,我遵循SDK示例
var authDelegate = new AuthDelegateImplementation(appInfo);
//Initialize and instantiate the File Profile
//Crea
我试图使用AMPL来模拟一个问题,我希望能够看到备选方案,或者多个“最优或接近最优”的解决方案。
我在这个网站上读到:
我试着把这类东西适合我自己的型号。
并试图实现如下内容:
set RECORDS; # items available to choose from
var Picked {RECORDS} binary; # the variables that were set to 1 for "picked"
#other conditions and model constraints....
# we now create some structure to
我正在处理一个类似于的混合问题
我有这个约束,以确保生产的数量是所需的。
prob += lpSum([KG[i] * deposit_vars[i] for i in deposit]) == 64, "KGRequirement"
但是,我还需要对最小值加上另一个约束,这与零不同,这是因为我不方便拿一种成分的0.002KG,我必须服用0或至少2公斤,因此有效的情况是0,2,2.3,6,3.23。
我试着这样做:
for i in deposit:
prob += (KG[i] * deposit_vars[i] == 0) or (TM[i] * deposit_v
我有一张桌子叫mip。该表具有主键id、外键product_id和列usage_type。product_id是名为product的表的主键id。
它是从产品到mip表的一对多的关系(因此一个产品可以有多个mip)。
我想知道有不同使用类型的多个mip规则的所有产品。
你能帮我写一下查询吗?
这就是我到目前为止所写的:
select count(product_id)
from mip, product
where product.id = mip.product_id
group by product_id
having count(mip.id > 1)
我想遍历一个文件夹(G:/Proj),找到任何名为"SUMMARY LOG“的子文件夹,然后打印每个文件夹中的Excel文件,通常只打印一个。
这是主文件夹(Proj),其中包含所有项目文件夹
这是我想要打印的一个文件的屏幕截图。
每个项目都有一个摘要日志文件夹。
这是VBA代码。它循环遍历每个子文件夹,并打印出这些文件夹中的每个Excel文件,而不仅仅是“摘要日志”。
Sub LoopFolders()
Dim strFolder As String
Dim strSubFolder As String
Dim strFile As String
我需要一些帮助来调整以下查询
select
data.smalldate,
mip.mip_step_description,
error_code.error_code_en,
count(case when (error_code is null and quality_plan is null) then data.part_serial_number end) as "Input",
count(case when error_code is not null then data.part_serial_number e