我正在尝试学习如何使用 OpenMDAO 来解决离散优化问题。 我看到可以定义离散变量（ https://openmdao.org/newdocs/versions/latest/features/core_features/working_with_components/discrete_var ...
我的 Minizinc 程序中有两组变量。 第一组中的每个变量都必然有几个约束，但第二组中的变量仅通过它们与第一组中的变量的交互而受到隐式约束。 这意味着第二组中的每个变量可能具有从 0 到 ~8 的任何约束，具体取决于第一组中的变量所取的值。 我看到有一种方法可以通过dom_w_deg搜索注释在搜 ...
我在下面写了一个我想优化的函数 我能够运行该函数并获得优化的结果 我想介绍以下约束，但我不知道如何做到这一点 输出参数应为非负整数 参数总和应为某个值k 有人可以告诉我如何实现这一目标吗？ ...
我正在尝试使用 OR 工具编写设施位置 MIP 解决方案。 我从这里翻译了一个 Scip 解决方案： https://scipbook.readthedocs.io/en/latest/flp.html但我得到一个只有零的表意味着没有解决方案..是问题的框架或/和我在这里使用 OR-tools 的 ...
我正在尝试使用 GEKKO 解决优化问题，我必须设置有关解决方案值的特定约束。 我正在使用 sos1 来做到这一点。 但是，我很难尝试将 sos1 与 GEKKO.Array() 一起使用。 如果我使用以下代码，我会得到一个依赖于约束的结果： 我正在尝试将 sos1 与 Array 一起使用，如下 ...
是否可以手动设置/调整分支和界限的悲观界限？ 在我的情况下，我知道存在一个分数 = 0 的解决方案（但我还不知道解决方案本身，只知道分数并且它存在），所以我想使用这些高级知识来修剪搜索空间。 ...
我写这篇文章是因为我有一个必须解决的离散优化问题，我认为 Python 中可能已经有一些理论结果甚至库实现了它（例如来自 Google 的 OR-Tool）。 问题如下：我有使用不同模具打印的不同对象。 您可以将对象想象成小士兵或其他任何东西。 每种object都有不同的模具。我总共有3台不同的打印 ...
我正在尝试使用 python 解决订单最小化问题。 因此，我将 M 个订单分配给 N 个工人。 每个工人都有一个基本能量水平 X_i，它收集在向量 X 中。此外，每个订单都有一个特定的能量消耗 E_j，它收集在 E 中。话虽如此，我正在尝试解决以下问题 其中 Y 是某个最佳能级，范数为 2 范数。 ...
我试图找到一种（相对）快速的方法来最小化给定约束和界限的自然数集上的函数。 我知道函数的数学形式及其约束，所以蛮力方法似乎很慢而且不是很优雅。 解决这个问题的最佳方法是什么？ 基本上，我试图将使用 scipy.optimize.minimize 的实数函数最小化概括为自然数上的函数最小化。 （我 ...
给定分数矩阵，我想从每一列和每一行中准确选择n个元素，以使整个矩阵中所选元素的总分尽可能高。 示例：给定成本矩阵 n = 1的最佳选择是： 该解决方案的总得分是0.65500799 + 0.87150676 + 0.99663978 n = 2的最佳选择是： ...
我有一个相当简单的约束满足问题，但是找不到用于实现算法的合适程序包。 我希望将一些点的数据集作为子集。 每个点都带有其他数据点列表，如果要包含，则必须将其从子集中排除。 例如： 我想在不违反任何规则的情况下最大化可放入我的子集中的点数。 我的数据包含1000点。 为此类问题 ...