我需要把一块从纸浆转移到脓液上。我的纸浆代码片段如下所示。它基本上是过滤可能和不可能的组合,然后将其转换为变量。
feasible_set = [(a, b) for a in food_type for b in specimen_type if condition satisfied]
not_feasible_set= [(a, b) for a in food_type for b in specimen_type if (a,b) not in feasible_set]
allocate = pulp.LpVariable.dicts("
我正在用PulP模块处理一个线性规划问题。
在这个问题中,我们有一个( In )矩阵--A。目标函数是最小化A和另一个(j )矩阵-B之间的乘积。A是我们想要最小化的目标,B是一个常数矩阵。
我的问题是如何将矩阵A中的n of j列约束为零。n<=j,并由用户设置。
prob是my LpProblem,测试是矩阵A,pri是矩阵B。我知道如何创建约束,使每一行的和必须为1。
for i in range(pri.shape[1]):
prob+=lpSum(test[i,:])==1
下面的代码是如何使矩阵A中的约束n of j列都为零的。但是,它失败了,只是创建了一个我无法理解
在纸浆中我有形式上的限制,
lpSum([decision_vars[an_id][item] for item in a_vector]) == count_req[an_id], f'constraint_{user_id}'
我想把它转换成使用LpConstraint作为使约束具有弹性的垫脚石。即LpConstraint(...).makeElasticSubProblem(...)
LpConstraint(
e=pl.lpSum([decision_vars[an_id][item] for item in a_vector]),
sense=LpC
我有一些要点(N)。对于这些点,我有一个距离矩阵D (N*N)。另外,我有这些点A (1*N)的属性数据。我想选择固定数量的点(K),这样当选定点之间的距离在一个范围(min_dis,max_dis)之间时,就会出现sum of attribute is maximum。
我试着用N=10,K=3在纸浆中实现这个优化问题。
A = [300,436,234,11,23,897,439,56,123,432]。
import pulp
import numpy as np
inds = range(10)
#create a vector x which wi
我对纸浆完全陌生,我想知道我是否需要优化以下内容:
x = pulp.LpVariable.dicts("Volume", range(0, 7), cat='Binary')
其中,无论何时有0,都需要至少有3个。
因此解决方案可以是0,0,0, 0,0,0,1,0,0,0,0,0,1,1,1,0,0,0,1,1,1,0,0,0,1,0,1,0,0,0,但不是1,0,1,0,1,0。
我尝试添加一个约束,如下所示:
prob += min([len(list(g)) for k, g in itertools.groupby(x.values()) if k
我正在尝试用SQL进行查询。该数据库是IMBD数据库。以下是表格:
所以,我需要电影“纸浆小说”(id=2175869)中的男女演员,他们从来没有在其他电影中与另一位“纸浆小说”的演员合作过。
应该是这样的:
SELECT person_id FROM cast_info WHERE movie_id = 2175869 AND
person_id NOT IN (SELECT )
但我想不出怎么做第二部分。
我想在sql命令中设置两个表。
我有一个Customer表和一个User Account表。
Customer没有或最多有1 User_account (0.1)关系。
但是USER_ACCOUNT总是有一个CUSTOMER。
如何通过SQL命令执行此操作?
到目前为止,我尝试过的是编辑:
ALTER TABLE UserAccount DROP CONSTRAINT FKUserAccountToCustomer
GO
DROP TABLE Customer;
DROP TABLE UserAccount;
GO
CREATE TABLE Customer
(
CustomerI
我看了here,here和here 但是不能概括出我的问题的解决方案,或者没有正确的答案。 如果我希望根据另一个变量选择关闭和打开一个二进制变量,则当lpSum(some_var) =0时,indicator_var必须为0,当lpSum(some_var) >0时,indicator_var必须为1,其中lpSum(some_var)永远不会大于5,那么如果我这样写: for j in some_list:
prob += lpSum(some_var[i, j] for i in some_other_list) <= indicator_var[j] * 5 这确保
我想问你一些关于线性规划的优化问题。我已经成功地建立了模型。但是,我在设置元启发式以减少计算时间方面存在问题。基本的优化模型如下所示:
在元启发式算法中,有一个with循环,条件如下:
而$ \sum_{i=1}^I b_i y_i \leq \sum_{k=1}^K q_k $ do
我试图通过以下代码来实现这种情况:
while lpSum(b[i]*y[i] for i in I)<=lpSum(q[k] for k in K):
如果分开计算这两个和,我就得到了两者的正确结果。但是,当我将它们放到这个条件下时,代码就会运行到一个没完没了的循环中,即使条件得到满足,它也
我正在尝试找到一种在that中编码的方法,使得由末尾的IF语句(即if j >= 7和j <= 21)指定的块中的所有值都是相同的。 我不知道从哪里开始,因为我更熟悉用Xpress Mosel编码,而不是纸浆语言。 model += pulp.lpSum([YALL[(i,j)] for i in range(YPER) for j in range(HE) if j >= 23]) == pulp.lpSum([YALL[(i,j)] for i in range(YPER) for j in range(HE) if j <= 24]) 上面的代码是一种非常基本的
如何引导具有多个连续列和分类列的Dataset/DataFrame?
例如:假设我试图引导M&M's的颜色分布,我有50个袋子(样本),每个包有6种颜色的记录计数,但是样品/袋子随机来自两个工厂,样品/包上有两个不同的时间戳。
什么是引导这类数据集的好方法?使用循环,通过分类值重采样切片?示例:将数据集划分为serial_no组E2和E1,对替换和合并的数据进行重采样,然后对serial_time等进行同样的处理。
或者可以立即重放整个数据集?如果在“E2”数据中有一些微妙的模式,例如,如何在引导过程中保留这些模式?
📷
# create dataframes for seri