我目前正在研究一个使用默认CBC求解器的pulp调度问题。这个问题很大,所以我想使用热启动,并为随机可行的初始解设置变量。但求解器在0次迭代后停止,初始解为最优解。我希望求解器从这里开始,寻找更好的解决方案。 所以我运行了Pulp thing文档中的代码示例,同样的事情也发生了。我没有接触代码示例。是我的PuLp安装出了什么问题,还是我把热启动的概念搞错了? 我在PyCharm Python3.8venv上运行这段代码 https://coin-or.github.io/pulp/guides/how_to_mip_start.html """
A set parti
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
我想添加一组约束:
-M(1-X_(i,j,k,n) )≤S_(i,j,k,n)-ToD_(i,j,k,n)≤M(1-X_(i,j,k,n) ) ∀i,j,k,n
其中M是一个大数,S是一个整数变量,取0到1440之间的值。ToD是一个从Excel表中获取值的四维矩阵.X对偶变量,它作为0-1的值.
我试图在代码中实现如下:
for n in range(L):
for k in range(M):
for i in range(N):
for j in range(N):
if (i != START_POI
我正在尝试使用Python中的Pulp在AWS Lambda上运行优化。我已经将pulp (压缩内容而不是目录)与我的lambda_function一起打包,并上传了压缩包。我坚持的错误是:
File "/var/task/pulp/pulp.py", line 1664, in solve
status = solver.actualSolve(self, **kwargs)
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'actualSolve'
我在这里尝试过修复:特别是尝试直接指定求
我使用PuLP和CBC在python中使用LP模型。这个模型有很多约束,当然其中很多都是多余的。我将举例说明这一点。
#import libraries
from pulp import LpVariable, LpProblem, LpMaximize, lpSum, LpConstraint, LpStatus, value
prob = LpProblem("test_model", LpMaximize)
set_pt=[i for i in range(100)] #set of var
var = LpVariable.dicts("var",se
我正在尝试使用Python来建模下面的方程
我编写了以下Python代码
prob = LpProblem('Resource', LpMaximize)
# x variables
xs = [LpVariable("x{0}{1}{2}".format(i + 1, j + 1, k + 1), cat = "Binary")
for i in range(0, 3)
for j in range(0, 5)
for k in range(0, 2)
]
print("\nX Variable
当我使用笔记本在上运行代码时,我遇到了这个问题。
我运行这段代码
# Instantiate our problem class
model = pulp.LpProblem("Profit_maximising_problem", LpMaximize)
A = pulp.LpVariable('A', lowBound=0, cat='Integer')
B = pulp.LpVariable('B', lowBound=0, cat='Integer')
# Objective function
mode
我第一次接触到PuLP (和一般的Python ),以运行一个梦幻足球游戏的优化问题。
下面的代码成功运行,但它输出一个空的DataFrame。
import pandas as pd
import pulp
print('--- (1/4) Defining the problem ---')
# Read csv
raw_data = pd.read_csv('./csv/fantasypros.csv')
# create new columns that has binary numbers if player == a specific posi
我想检查我的数据是否是线性可分的,或者我是否使用了这个中提到的方程。下面是我使用的代码:
try:
import os
#import random
import traceback
import datetime
#import numpy as np
import scipy.io as sio
import pulp
os.system('cls')
dicA = sio.loadmat('A1.mat')
我试图用Python中的Pulp来解决一个优化问题,但我在表达约束方面遇到了一些困难。
def Kakuro(M):
prob = pulp.LpProblem()
rows = range(1,4)
cols = range(1,4)
vals = range(1,10)
X = pulp.LpVariable.dicts("X",(rows,cols,vals),cat='Binary')
for i in rows:
for j in cols:
prob +=