在R中轉換Solver Excel程序

Question

我想最大化一個具有未知參數（alpha，VDT，constVPC，constVPP，a，constTC，const2RM，constTaxi）的變量（sum（DeplaQ1 $ somme_vrai）），並且我想用一個約束x1 <= 10000確定此參數

我找不到此解決方案。 triplaQ1是一個數據庫，其中包含時間和每個運輸模塊的出行次數。我嘗試使用Optimum或LpSolve，但是它不起作用。**

**我的程序：

fr <- function(alpha,VDT,constVPC,constVPP,a,constTC,const2RM,constTaxi) {
  triplaQ1$u_VPC <- - (alpha * alpha + 0.001)*(triplaQ1$time_VPC*VDT + 0.15*triplaQ1$dist_VPC + constVPC)

  triplaQ1$u_VPP <- - (alpha * alpha +0.001) * (triplaQ1$time_VPP * VDT) + constVPP

  triplaQ1$u_TC <- - (alpha * alpha +0.001) * ((triplaQ1$time_TC/a)*VDT+constTC)

  triplaQ1$u_mp <- - (alpha * alpha +0.001) * (triplaQ1$time_MP * VDT)

  triplaQ1$u_2RM <- - (alpha * alpha +0.001) * (triplaQ1$time_2RM * VDT + const2RM)

  triplaQ1$u_Taxi <- - (alpha * alpha + 0.001) * (triplaQ1$time_Taxi * VDT + 0.3 * triplaQ1$dist_Taxi + constTaxi)

  triplaQ1$simuleVPC <- triplaQ1$trip * ((exp(triplaQ1$u_VPC)) / (exp(triplaQ1$u_VPC) + exp(triplaQ1$u_VPP) + exp(triplaQ1$u_TC) + exp(triplaQ1$u_mp) + exp(triplaQ1$u_2RM) + exp(triplaQ1$u_Taxi)))

  triplaQ1$simuleVPP <- triplaQ1$trip * ((exp(triplaQ1$u_VPP)) / (exp(triplaQ1$u_VPC) + exp(triplaQ1$u_VPP) + exp(triplaQ1$u_TC) + exp(triplaQ1$u_mp) + exp(triplaQ1$u_2RM) + exp(triplaQ1$u_Taxi)))

  triplaQ1$simuleTC <- triplaQ1$trip * ((exp(triplaQ1$u_TC)) / (exp(triplaQ1$u_VPC) + exp(triplaQ1$u_VPP) + exp(triplaQ1$u_TC) + exp(triplaQ1$u_mp) + exp(triplaQ1$u_2RM) + exp(triplaQ1$u_Taxi)))

  triplaQ1$simuleMAP <- triplaQ1$trip * ((exp(triplaQ1$u_mp)) / (exp(triplaQ1$u_VPC) + exp(triplaQ1$u_VPP) + exp(triplaQ1$u_TC) + exp(triplaQ1$u_mp) + exp(triplaQ1$u_2RM) + exp(triplaQ1$u_Taxi)))

  triplaQ1$simule2RM <- triplaQ1$trip * ((exp(triplaQ1$u_2RM)) / (exp(triplaQ1$u_VPC) + exp(triplaQ1$u_VPP) + exp(triplaQ1$u_TC) + exp(triplaQ1$u_mp) + exp(triplaQ1$u_2RM) + exp(triplaQ1$u_Taxi)))

  triplaQ1$simuleTaxi <- triplaQ1$trip * ((exp(triplaQ1$u_Taxi)) / (exp(triplaQ1$u_VPC) + exp(triplaQ1$u_VPP) + exp(triplaQ1$u_TC) + exp(triplaQ1$u_mp) + exp(triplaQ1$u_2RM) + exp(triplaQ1$u_Taxi)))

  triplaQ1$somme_simule <- triplaQ1$simuleVPC + triplaQ1$simuleVPP + triplaQ1$simuleTC + triplaQ1$simuleMAP + triplaQ1$simule2RM  + triplaQ1$simuleTaxi

  triplaQ1$shsimuleVPC <- ifelse(triplaQ1$trip > 0.001, triplaQ1$simuleVPC/triplaQ1$trip, 0)
  triplaQ1$shsimuleVPP <- ifelse(triplaQ1$trip > 0.001, triplaQ1$simuleVPP/triplaQ1$trip, 0)
  triplaQ1$shsimuleTC <- ifelse(triplaQ1$trip > 0.001, triplaQ1$simuleTC/triplaQ1$trip, 0)
  triplaQ1$shsimuleMAP <- ifelse(triplaQ1$trip > 0.001, triplaQ1$simuleMAP/triplaQ1$trip, 0)
  triplaQ1$shsimule2RM <- ifelse(triplaQ1$trip > 0.001, triplaQ1$simule2RM/triplaQ1$trip, 0)
  triplaQ1$shsimuleTaxi <- ifelse(triplaQ1$trip > 0.001, triplaQ1$simuleTaxi/triplaQ1$trip, 0)

  triplaQ1$shsommesimule <- triplaQ1$shsimuleVPC + triplaQ1$shsimuleVPP + triplaQ1$shsimuleTC + triplaQ1$shsimuleMAP + triplaQ1$shsimule2RM + triplaQ1$shsimuleTaxi

  triplaQ1$VraiVPC <- ifelse(triplaQ1$trip > 0,triplaQ1$Tij_vpc * log(triplaQ1$simuleVPC/triplaQ1$trip),0)
  triplaQ1$VraiVPP <- ifelse(triplaQ1$trip > 0,triplaQ1$Tij._vpp * log(triplaQ1$simuleVPP/triplaQ1$trip),0)
  triplaQ1$VraiTC <- ifelse(triplaQ1$trip > 0,triplaQ1$Tij._tc * log(triplaQ1$simuleTC/triplaQ1$trip),0)
  triplaQ1$VraiMAP <- ifelse(triplaQ1$trip > 0,triplaQ1$Tij._mp * log(triplaQ1$simuleMAP/triplaQ1$trip),0)
  triplaQ1$Vrai2RM <- ifelse(triplaQ1$trip > 0,triplaQ1$Tij._2RM * log(triplaQ1$simule2RM/triplaQ1$trip),0)
  triplaQ1$VraiTaxi <- ifelse(triplaQ1$trip > 0,triplaQ1$Tij_Taxi * log(triplaQ1$simuleTaxi/triplaQ1$trip),0)

  triplaQ1$somme_vrai <- triplaQ1$VraiVPC + triplaQ1$VraiVPP + triplaQ1$VraiTC + triplaQ1$VraiMAP + triplaQ1$Vrai2RM + triplaQ1$VraiTaxi

  return(sum(triplaQ1$somme_vrai))

}

x1 <- sqrt((sum(DeplaQ1$dep_VPC) - sum(DeplaQ1$simuleVPC))^2 + (sum(DeplaQ1$dep_VPP) - sum(DeplaQ1$simuleVPP))^2 + (sum(DeplaQ1$dep_TC) - sum(DeplaQ1$simuleTC))^2 + (sum(DeplaQ1$dep_2RM) - sum(DeplaQ1$simule2RM))^2 + (sum(DeplaQ1$dep_MP) - sum(DeplaQ1$simuleMAP))^2 + (sum(DeplaQ1$dep_Taxi) - sum(DeplaQ1$simuleTaxi))^2)

先感謝您

Answer 1

首先將要查找目標值的EXCEL公式轉換為r函數。 我在這里為一個非常簡單的公式x^2+y^2了此my_fun ，在示例中為my_fun 。 然后定義一個函數，該函數給出所有輸入的目標值和函數值之間的平方差（或您要使用的任何其他范數）。 然后只需將所有內容放入optim函數即可。

my_fun <- function(x){
  x[1]^2 + x[2]^2
}

target <- 2

optim_fun <- function(x){
  sum((my_fun(x)-target)^2)
}

res <- optim(c(0,0), optim_fun)

res

為了處理約束，您可以引入懲罰條款。 某些optim算法也支持約束。 如果非常基本的optim函數無法滿足您的需求，則有很多針對R的更專業的優化庫。