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,
如果我要有这样的SQL查询:
SELECT * FROM tableA a
INNER JOIN TABLEB b on a.item = b.item
INNER JOIN TABLEC c on a.item = c.item
LEFT JOIN TABLED d on d.item = c.item
我是否正确地假设了以下几点:
首先,表A与表B相结合
表C与表A独立于表1。
表D与表1和表2的表C独立连接
语句1、2和3的结果,并从select中列出所有结果。
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
我知道,在使用pairs()迭代所有表元素时,没有关于表元素顺序的保证。表元素可以按任何顺序返回。
但是如何初始化一个表,例如,考虑以下代码:
function func(x)
print(x)
return(x)
end
t = {func(0), x = func(1), y = func(2), [0] = func(3), func(4), [1000] = func(5)}
测试表明,func()是按表元素初始化的顺序调用的,但这是保证的吗?我似乎没有在Lua参考资料中找到任何关于这一点的东西,但我确信对此肯定有一些官方的解释。
我知道命令或执行如下
FROM
ON
JOIN
WHERE
GROUP BY
WITH CUBE or WITH ROLLUP
HAVING
SELECT
DISTINCT
ORDER BY
TOP
来自这个以及
但是,在下面的查询中,列total是动态生成的,稍后在having子句中使用。这意味着having在select之后执行,而不是在前面执行,因为orders表中不存在“总计”列。
我是把它理解错了还是简单地遗漏了什么?
查询
select customer_id,
sum(CASE
WHEN product_name = 'A'
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
我有一个简单的表格:
Cartesian
+--------+
| letter |
+--------+
| A |
| B |
| C |
+--------+
自联接查询1:
SELECT t1.letter, t2.letter
FROM cartesian t1, cartesian t2;
结果:
+--------+--------+
| letter | letter |
+--------+--------+
| A | A |
| B | A |
| C | A |
| A
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;
我有以下查询
with cte1 as (
select isnull(A, 'Unknown') as A,
isnull(nullif(B, 'NULL'), 'Unknown') as B,
C
from ... -- uses collate SQL_Latin1_General_CP1_CI_AS when joining
group by isnull(A, 'Unknown'), isnull(nullif(B, 'NULL')
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
我尝试使用MySQL的全文索引为我的PHP web应用程序添加搜索支持。
我创建了一个测试表(使用MyISAM类型,只有一个文本字段a),并输入了一些示例数据。现在,如果我是对的,下面的查询应该返回这两行:
SELECT * FROM test WHERE MATCH(a) AGAINST('databases')
但是,它没有返回任何内容。我已经做了一些研究,并且尽我所能做好一切--这个表是一个MyISAM表,全文索引是设置的。我尝试从提示符和phpMyAdmin运行查询,但没有任何结果。我错过了什么关键的东西吗?
更新: Ok,虽然Cody的解决方案在我的测试用例中有效,