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我是第一次使用PuLP，上次我做线性编程时，Python语言还不存在。我可以用LibreOffice的solve扩展(它支持LP)解决这个问题。我想优化一个选股问题。('PackSizes', pulp.LpMinimize)
packs_used = pulp.LpVariable.dicts("Packs",list_of_pack_names,lowBound(pack_cost) + pulp.lpSum(excess_cost)
浏览 22提问于2020-03-17得票数 0
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在PuLP中建立四维目标函数
、、、、
然而，我在定义我的目标函数时遇到了麻烦。我正在使用PuLP设置我的代码，下面是我的设置：import numpy as np和目标函数(导致错误)
scheduling_problem += (pulp.lpSum(X
浏览 2提问于2018-08-17得票数 0
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我必须对三个numpy阵列的系数进行优化，从而使我的评估函数最大化。我有一个名为train' target‘的目标数组和三个名为array1、array2和array3的预测数组。我想给这三个阵列取最好的线性系数，即x，y，z，这将使函数最大化。Roc_aoc_curve(列车目标，x_array1 + y_array2 +z*array3 3)基本上，我试图为这三个数组中的每个
浏览 1提问于2019-05-26得票数 0
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在定义调度优化问题的目标函数时，我遇到了一些问题。我只想尽量减少产能不足。我的设置：nr_shifts = 3需求矩阵，这是我从Excel导入的熊猫数据。(int(dfDe
浏览 0提问于2018-08-30得票数 0
我正在尝试将几个lpSum表达式连接成一个长表达式，这将是我的目标函数。然而，我试图以一种优雅的方式合并这些表达式，导致了不想要的结果。我想要这样的东西： a = pulp.lpSum(...)c = pulp.lpSum(...)prob += a + b - c 我的代码更加具体： alloc_prob = pulp.LpProblem("Supplier Allocation Problem", pulp
浏览 63提问于2019-01-16得票数 0
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我想知道是否可以在 PuLP 中生成一个多目标函数，通过这样做，可以在PuLP中生成一个Min Z= max(a，b，c)，但是当使用此代码时 x = [] return 1,1 temp = []
浏览 4提问于2017-09-20得票数 0
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我正在使用Python2.7，并使用PuLP库来设置一个问题。一旦定义了变量、目标和约束，我就会选择LpProblem对象以发送到别处的求解器。在取消我的问题时，我注意到所有的变量都是重复的：import pickle
x = pulp.LpVariable('x&#x
浏览 1提问于2014-04-04得票数 4
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纸浆变量上的条件
、、、
我试图通过定义一个目标函数来做到这一点，该目标函数是教授被分配的不同科目数量的总和。from itertools import product
subjects=['Maths_1','Maths_2','Maths_3', 'Physics_1','Physics('Class assignmnet', sense=pulp.LpMa
浏览 11提问于2020-10-26得票数 0
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最近，我在使用纸浆时遇到了一些问题。为了解决我的线性规划问题，我的目标太复杂了，我需要用一些自写函数来解决它。if lp.value(choices[group][student]) == 1 :
然而，即使pulp.value定义为类似的，这也不起作用。“
浏览 1提问于2018-03-16得票数 0
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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：AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'actualSolve&
浏览 2提问于2019-12-27得票数 2
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我想求解一个具有以下目标函数的混合整数线性规划：其中x是所选变量的集合，f1和f2是两个评分函数，成本是成本函数。f2是一个基于所选变量之间相似性的函数。我不知道如何在纸浆中建立这个函数。这是我的最小工作示例，其中函数f2是两个成分之间的相似性，如果j已经在选定的变量中，但不知道如何做，我想将j添加到目标函数中。import numpy as np
impo
浏览 2提问于2015-07-02得票数 3
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我使用Pulp和Python来解决一个优化问题。import pulppulp.prob.objective.value()
现在，我想访问优化变量。怎么做？
浏览 2提问于2016-02-17得票数 6
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我想使用纸浆最小化以下带有一些约束的简单函数f(x,y,z) = x*y*z和x<=20 + y和y < z+2。有谁知道如何做到这一点吗？下面请找到下面的代码 prob = LpProblem
浏览 0提问于2012-08-20得票数 0
假设我有一个PuLP模型，定义如下：model = pulp.LpProblem('',pulp.LpMaximize)现在我有了一个LpAffineExpression
浏览 0提问于2018-12-19得票数 0
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我在Python上使用PuLP。基于输入变量、目标函数和约束条件，我试图查看与初始LP问题(原始问题)的最优解相关的对偶变量/值。我在文档中搜索有困难，我只想说清楚。有办法用果肉做这个吗？import pulpx1 = pulp.LpVariable("x1", 0, None, pulp<
浏览 0提问于2018-02-04得票数 3
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如果我在gurobi解算器中使用交互式求解器，我可以执行以下操作：gurobi> m.optimize()prob = pulp.LpProblem(name="MIPProblem", sense=pulp.LpMaximize)status = prob.solve(pulp.GUROBI_CMD(msg=True, keepFiles=1))
我想等到第一
浏览 2提问于2019-11-30得票数 1
我在使用模块的时候遇到了一些问题。我想创建一个混合整数线性规划问题，并将其编写为LP文件。在此之后，我用cplex解决它。问题是，当我添加第二个约束时，目标函数变为false(添加了哑元)，并且只添加了第一个约束，并且只添加了决策变量x。
y = pulp.LpVariable.dicts(name = "y
浏览 5提问于2015-06-04得票数 1
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global nVars,nClauses,kbRulesLit,kbRulesProbMin,kbRulesProbMax,kbRulesCard,Q m = pulp.LpProblem("Profit maximising problem",pulp.LpMaximize)
p = {}
for
浏览 0提问于2019-04-03得票数 0
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