PuLP是Python的线性编程模块。
我想使用 Pulpe 库（或任何其他库）解决 Python 中的 LP 问题。 我想表达一个约束，指出我的所有变量必须具有不同的值（它们的域是 {0, 1, 2, 3....
我有一个纸浆优化器，有很多限制。我们有一个条件，如果约束一起不可行，那么我们需要在约束的子集上进行尝试，使其可行......
我正在尝试在不同的限制条件下优化商店经理的数量。 基本上，我想尽量减少一周内每天必须访问商店的经理数量。 我设计了
我有一个像这样的 LP/MPS 文件： 最大化 3x + 2y 受制于 约束1：x + 2y <= 5 Constraint2: 2x - y >= 3 界限 0 <= x <= 10 y >= 0 一般的 x、y 结尾 我可以阅读纸浆版吗...
一个关于KeyError(0,0,0）的Python纸浆问题
我尝试使用pulp创建一个3维的决策变量x。然后我定义了一个目标函数。然而纸浆显示 P[j] * min(D[j], pl.lpSum(x[i, j, t] * Y[i, j] for i in fields)) - pl.
Pulp lib 与 Highs 求解器相结合在将解决方案写入 sol 文件时随机冻结
我开发了一个混合整数程序的代码。当我经常运行它时，就可以解决问题了。当纸浆库尝试将解决方案写入解决方案时，代码有时会随机卡住......
我正在尝试使用Python中的Pulp解决线性优化问题。 这是代码： 将 pandas 导入为 pd 进口纸浆 D_XB = 20 D_XP = 0 D_XC = 0 可用时间 = 1440 #以分钟为单位 测试= [[...
我正在研究一篇关于瓦楞纸板生产中出现的 2 方案条带切割问题的整数规划公式的科学论文，并希望重新创建
线性规划问题 数据： 员工数据：包括员工姓名。 技能数据：指定哪些员工可以执行每项任务。 （0 和 1） 可用性数据：表示时间（在...
创建模型太慢。解决它不是这里的问题。 我之前看过一些类似的问题，但从我给出的大小来看，他们没有问题。 约束...
尝试组合一个具有跨时间依赖性的简单线性优化问题。这是一种存储模型，其中有流入存储的水，并且需要将水释放到
问题： 我正在研究一个线性编程问题，使用Python中的pulp来模拟多个发电机的发电约束。我需要确保解决方案满足以下标准：
我有一个像这样的表（称为基础）： 行程 腿1 腿2 公共汽车 容量 价格 A-B A-B - 巴士1 10 20 A-B A-B - 巴士2 10 30 A-B-C A-B 公元前 巴士1 20 50 A-B-C A-B 公元前 巴士2 30 100 A-B-D A-B B-D 巴士1 ...
是否可以通过Pypi遗传算法库使用pull库创建决策变量并编写适应度函数和惩罚来解决线性问题？我已经这样做了，但没有成功
线性规划 - 为什么在我的例子中最佳解决方案是数据集中的最小观测值？
导入 pandas 作为 pd 从纸浆导入 LpProblem、LpVariable、lpSum、LpMinimize、LpStatus # 医院数据样本 数据1 = { 'Hospital_ID': 范围(1, 11), “每护士小时成本”：[50, 55, 60, 45, 52, 5...
我有一个Python脚本可以解决以下优化问题： 来自纸浆进口 * 将 matplotlib.pyplot 导入为 plt 费率 = {'h': {'level_pay_rate': 0.1425, 'on_demand': 0.2}, 'x': {'level_pay_rate...
我已经使用 MIP 和 CPLEX 求解器对多商品流问题进行了编码，但对于我提供的任何示例，它都会导致 0 作为最佳值。我相信问题出在目标函数中......
我正在尝试在puLP（Python）中解决MILP问题，但我不断收到以下错误： 回溯（最近一次调用最后一次）： 文件“main_lp.py”，第 63 行，位于 ans =solve_lp(C) 文件“/
prob = mud.LpProblem('C 和 T', mud.LpMaximize) C = 纸浆.LpVariable("C", lowBound = 0, cat = 纸浆.LpInteger ) T = 纸浆.LpVariable('T', lowBound = 0, cat = 纸浆.LpInteger) 概率 += 25*T +...
当我在 PuLP 中运行这个程序时，它应该最小化不受约束的伽玛变量，但我变得不可行。请注意，约束符号是混合的 ≤ 和 ≥。字典中的 gamma 变量