我试图用gurobi MILP建立一个简单的库存收益最大化模型,但我一直在为如何编写净现值最大化的目标函数而烦恼。
数组A=np.random.randint( 100 ,1500,100)是库存中每100项的值
from gurobipy import *
val=A
m = Model()
n = len(val) # number of items
# Indicator variable for each item
x = {}
for i in range(n):
x[i] = m.addVar(vtype=GRB.BINARY, name="x%d"
我正在尝试求解n*n矩阵U,它满足各种约束,包括涉及其子矩阵的逆的一些约束。然而,JuMP似乎不能处理反转,至少在没有一些额外的可逆性规范的情况下是这样的。这里有一个n=2问题的例子。
using JuMP, Ipopt
m = Model(with_optimizer(Ipopt.Optimizer))
A = [5 7; 7 10]
B = [9 13; 13 19]
C = [3 4; 4 6]
nnodes = 2
@variable(m, U[1:nnodes, 1:nnodes])
A1 = U * A * U'
B1 = U * B * U'
C1 = U *
我是第一次接触gurobi,我不明白为什么下面两个代码片段不能返回相同的最小化目标函数。我尝试从addVar函数而不是setObjective函数设置目标函数系数。 代码片段1: import gurobipy as gb
from gurobipy import GRB
# create model
m = gb.Model()
# add variables
b = m.addVar(vtype=GRB.CONTINUOUS, lb=0, ub=1500000, name="variable_1")
c = m.addVar(vtype=GRB.CONTINUOUS,
我正试图理解cplex中的表达式到底是什么,以及如何在Java中使用它们来创建一个线性规划。不幸的是,文档中没有足够的例子让我理解它们。
我想要写的是一些约束条件,包括以下信息:
系数:C具有三种指数{i in I},{j in J},{k in K}
变量:v,具有三个索引{i in I},{j in J},{k in K}
RHS:具有三个指数{i in I}、{j in J}、{k in K} 的rhs
sum {i in I}, {j in J}, {k in K} of c[i][j][k]*v[i][j][k] >= rhs[i][j][k]
sum {k
我试图用纸浆得到以下目标函数的最小值U(X),
其中x_{f,i,v}是二进制值。
当向max()设置目标函数时,我在编写pulp.LpProblem时遇到了问题。
我所做的是使用python内部函数max(),但它给了我一个错误。好像它不能用来打浆。
for each_sfc in self.SFCs:
vnf_id_list = list()
for each_VNF in each_sfc.VNF_list:
vnf_id_list.append(str(each_VNF.ID))
new_sfc_v
我的代码:
import sys
import gurobipy as grb
GRB = grb.GRB
m = grb.Model()
m.Params.timeLimit = 3600
b = m.addVars(10,10,15, vtype=GRB.BINARY)
F = m.addVars(vtype=GRB.INTEGER)
m.addConstrs(F == (b.sum(x,y,z) for x in range(10) for y in range(10) for z in range(15)))
for x in range(10):
for y in
我只是学习GLPK工具来解决我的数学模型。
实际上,我的模型将使用幂算子将这个问题转化为非线性问题。
简短的代码如下:
set I;
var x{I} binary;
var V{I};
maximize M: sum{i in I} V[i];
subject to C1: sum{i in I} x[i] <=1;
subject to C2{i in I}: V[i] = 2^x[i];
//I want to use variable x to compute V, and my objective function dependent on V
data;
我试图用Python和Gurobi建立一个MILP问题的模型。我有最新的Gurobi解决方案。我的问题是在添加了一个带有新函数的gurobi m.addGenConstrAbs的约束之后开始的,该函数将函数的abs值作为约束添加。下面是我的代码,它创建一个gurobi反馈如下:
AttributeError:'gurobipy.LinExpr‘对象没有属性'__colno__'。
通过这种反馈,我的代码是:
for t in range(0,Period):
m.addGenConstrAbs(PEN[t], EG [t]+STG[t]-XXX, "PEN
我在我的模型文件中有以下问题:我希望CPLEX求解器首先在括号中执行操作,然后被乘以。和通常的数学一样..。但是当我使用这个约束运行我的模型文件时:
subject to c4a {e in E, k in K, o in O}:
f[k,o] = 0
==>
delta[e,k,o] - p[k,e] * (sum{l in K}(b[l,e]*(1-f[l,o]))) = 0
else
delta[e,k,o] = 0;
其中E,K,O是集合;δ,f是二进制变量;而rest是参数。我遇到了我之前用这个括号描述的问题:"(1-fl,o)“。当我尝
你能不能帮我一个循环地收集一些NLexpressions?我想保留k8和k9作为所有i=1:10的场景。这意味着在循环的末尾,q等于每个场景中k8和k9的集合(I )。我不能定义一个矩阵,并将每对k8和k9作为一个元素放在其中。考虑到Q,代码也不起作用。非常感谢您的好意帮助。
using JuMP,CPUTime, Distributions, Ipopt,Juniper,Cplex
n1=1; #the least of scenarios
N=4; #number of scenarios
M=20; #number of sampling
landa=0.01;
E=0.05
T0=0;
我遵循了关于如何在Gurobi中编码有条件约束的所有现有讨论帖子和说明。我不知道为什么会有这个错误。
GurobiError:约束没有bool值(您在尝试"lb <= expr <= ub“吗?)
参见下面python脚本中的代码片段:
b = {}
gap = {}
for k in range(start_yr,end_yr):
for i in multi_df:
reduction[start_yr,i] = 0
reduction[k+1,i] = 0
for j in range(len(multi_df[
我从sklearn.model_selection家族引进了train_test_split,我想对我的模型进行训练和测试,以便预测变量y。
我将字符串数据类型指定为我的X ( dataset的特性/变量),而我的y是一个整数数据集(响应)。
在这样做之后,我从LinearRegression家族导入了sklearn.linear_model函数/方法,现在当我试图拟合模型时,它会显示一个错误。
can’t convert strings(X) to variable y
为什么?
X = df[['Avg. Area Income', 'Avg. Area House
我试图为两个玩家的游戏创建一个相机,它可以根据玩家的距离放大和缩小。
当前的代码可以这样做,
float scale = 1;
float distance = dist(player.location.x, player.location.y,
player2.location.x, player2.location.y);
if (distance >
scale = 0.99;
}
//Places the camera between the two players at all times. No mat
class Foo {
final bool a;
final bool b;
final bool c;
final bool d;
Foo({
this.a = false,
this.b = false,
this.c = false,
this.d = false,
}) : assert(a ^ b ^ c ^ d, 'Only one of them can be true.');
}
我想确保只有a、b、c和d中的一个属性可以是true。我试过a ^ b ^ c ^ d,但这个案子行不通。
备注:,我不想用
我有一个非线性系统,它有二次输入(操纵变量,MV)。为了使用GEKKO对该系统进行MPC模拟,我定义了以下函数来处理二次输入: def NTVin(T, u):
n = T.shape[0]
Tntv = zeros(n)
u2 = zeros_like(u, dtype = float64)
for i in range(len(u2)):
u2[i] = copy(u[i].VALUE)
for i in range(n):
Tntv[i] = dot(dot(u2, T[i,:,:]), u2)
retu