我有一个实现,需要对对象变量进行优化。我正在使用docplex的数学编程软件包。问题是,所有(两个)对象变量都被认为是相同的。
from docplex.mp.model import Model
test = Model()
class Node:
def __init__(self, id):
self.id = id
x = test.integer_var(0, 50)
n1 = Node(1)
n2 = Node(2)
test
我正在使用docplex构建一个混合整数程序,然后通过cplex求解。但是,在尝试解决MIP时,我收到以下错误:
CPLEX> read plan.lp
CPLEX Error 1434: Line 184224: Couldn't convert '1<->' to a number.
No file read.
查看lp文件,可以看到以下行是问题所在:
1 <->
M13790
+ M13791
>= 1
创建约束的代码行是:
ilp.add_if_then(
ilp.sum([x.select_var for x in
我想我在https://ibmdecisionoptimization.github.io/docplex-doc/mp/_modules/docplex/mp/solution.html#SolveSolution.kpi_value_by_name中发现了一个很小的bug 最小可重现示例: from docplex.mp.model import Model
mdl = Model("test")
a = mdl.integer_var(lb=0, ub=mdl.infinity, name="a")
b = mdl.integer_var(lb=0,
我有一个绘制文本和绘制原始三角形的程序。这两个函数独立工作。但是,当我在一行中调用它们时,我的三角形不会绘制,然后我会收到以下错误:
D3D10: ERROR: ID3D10Device::Draw: Input Assembler - Vertex Shader linkage error: Signatures between stages are incompatible. The reason is that the input stage requires Semantic/Index (POSITION,0) as input, but it is not provided by
我是python cplex的新手。我试图对VRP进行建模,并需要消除可行解的子游,但我无法使用以下代码做到这一点: from docplex.mp.model import Model
import numpy as np
n = 10
Q = 20
N = [i for i in range(1, n+1)]
V = [0] + N
rnd = np.random
rnd.seed(0)
q = {i: rnd.randint(1, 10) for i in N}
loc_x = rnd.rand(len(V))*200
loc_y = rnd.rand(len(V))*100
A =
我正在使用docplex在python中解决一个调度问题,其中我将开始/结束分配给工作顺序间隔。我还有一个存储工作订单生产/消耗的库存的cumul函数。我正在使用step_at_end方法将生产数量添加到工作单间隔变量末尾的库存累积函数中,但我希望材料在一些延迟后可用,因为材料需要一些时间才能准备好使用。 for wo in workorder_list:
for quantity, material_id in wo['output']:
stock[material_id] += model.step_at_end(workorders[wo[
我正在尝试创建一个使用不常见的多边形渐变填充的应用程序。这个想法是,多边形的每一条边都有一种颜色,这些边缘颜色用来填充平滑渐变中多边形的其余像素。
我有一个工作程序,它通过为每个像素确定它离所有多边形的边有多远,并根据到它们的距离对所有边的颜色进行加权平均,来执行这种渐变。以下是示例输出:
问题是,当多边形有很多边时,算法非常慢,也就是说,因为对于每个像素,它必须计算到每条边的距离。有什么想法可以加速这一过程吗?
当前算法:
for pixel in polygon: # predetermined using a basic scan-line polygon-fill algor
我需要找到单应性矩阵,它将2d图像坐标转换为真实世界坐标(2D)。我得到的是一面墙的图像和墙上三个不重叠的三角形。The length of each side of the triangle is 1 meter (在墙上),我也知道图像中三角形的所有角落位置。如何使用这些三角形信息计算homography矩阵?
如果我假设三角形的左下角在墙上是(0,0),那么我可以在此基础上找到三角形的其他2个坐标(3个已知坐标),我如何使用其他三角形的信息来找到单应性矩阵。
有没有一种方法可以让一条光线与一个包含8个三角形的SIMD包相交,这样我就不用使用store或shuffle或任何这样的慢指令了?我的主要问题是交叉点的最后一部分,在那里我找到了包中8个三角形中的哪个离射线最近;我正在存储,然后获得最小的t值,基本上是一个水平最小值。
此外,这种模式是否正确?我正在使用8路BVH和单射线遍历,如"Stackless Multi-BVH traversal for CPU,MIC and GPU Ray Tracing“一文中所述,在论文的顶部,我将单射线添加到三角形交叉点的束中。光线束结合单三角形,再加上二元BVH会更合适吗?
谢谢。
我正在C#中的VS 2008中做一些单元测试项目,我为单元测试创建了一个简单的小方法?
public int addNumber(int a, int b)
{
return a + b;
}
我创建了一个单元测试方法如下所示,
[TestMethod()]
public void addNumberTest()
{
Mathematical target = new Mathematical(); // TODO: Initialize to an appropriate value
int a = 4; // TODO: Initialize to an appro