линейное программирование с двойным симплексом в R

У меня проблема с линейным программированием, которую я пытаюсь решить в R. Я использовал lpSolve. lpSolve по умолчанию использует первичный симплекс-алгоритм для получения решения. Что делать, если я хочу изменить алгоритм на двойной симплекс? Результаты широко варьируются между двумя алгоритмами. Существуют ли какие-либо другие пакеты, которые помогли бы решить проблему ниже, используя алгоритм двойного симплекса.линейное программирование с двойным симплексом в R

library("lpSolve") 

f.obj <- c(rep(1,12),rep(0,4)) 
f.cons <- matrix(c(1,-1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,-1,0,0, 
        0,0,1,-1,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,-1,0, 
        0,0,0,0,1,-1,0,0,0,0,0,0,1,0,0,-1, 
        0,0,0,0,0,0,1,-1,0,0,0,0,0,1,-1,0, 
        0,0,0,0,0,0,0,0,1,-1,0,0,0,1,0,-1, 
        0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,-1,0,0,1,-1),nrow=6,byrow=T) 

f.dir <- rep("=",6) 

f.rhs <- c(-1.0986,1.6094,-1.0986,1.94591,1.3863,-1.7917) 

g <- lp ("min", f.obj, f.cons, f.dir, f.rhs,compute.sens=TRUE) 
g$solution

Primal Simplex с использованием lpSolve в R выглядит следующим образом:

0 0 0 0 0 0.91630 0.0 0.76209 0.47 0 0 0 1.60940 2.70800 0 1.79170

Dual Simplex с использованием программного обеспечения Lingo и SAS выглядит следующим образом:

0 0.76214 0 0 1.23214 0 0 0 0.15415 0 0 0 0.8473 1.9459 0 1.7918

Цель функция аналогична для обоих Алгоритмы: 2.14839

источник

2016-12-09 forecaster

Если вы используете 'lpSolveAPI', вы можете управлять симплексным типом, используя, например, 'lp.control (lprec, simplextype =" dual ")' –

@KarstenW. отлично он работал, спасибо. Не могли бы вы поместить свой комментарий в качестве ответа, чтобы я мог его принять? – forecaster

С lpSolveAPI, вы можете точно настроить свой решатель:

lprec <- make.lp(0, ncol=16) 
set.objfn(lprec, obj=c(rep(1,12), rep(0,4))) 

add.constraint(lprec, xt=c(1,-1,1,-1), indices=c(1, 2, 13, 14), type="=", rhs=-1.0986) 
add.constraint(lprec, xt=c(1,-1,1,-1), indices=c(3, 4, 13, 15), type="=", rhs=1.6094) 
add.constraint(lprec, xt=c(1,-1,1,-1), indices=c(5, 6, 13, 16), type="=", rhs=-1.0986) 
add.constraint(lprec, xt=c(1,-1,1,-1), indices=c(7, 8, 14, 15), type="=", rhs=1.94591) 
add.constraint(lprec, xt=c(1,-1,1,-1), indices=c(9, 10, 14, 16), type="=", rhs=1.3863) 
add.constraint(lprec, xt=c(1,-1,1,-1), indices=c(11, 12, 15, 16), type="=", rhs=-1.7917) 

lp.control(lprec, simplextype="dual", pivoting="dantzig", verbose="detailed") 
solve(lprec) 
get.variables(lprec) 
# [1] 0.00000 0.00000 0.76209 0.00000 0.00000 0.15421 0.00000 0.00000 1.23209 
# [10] 0.00000 0.00000 0.00000 0.84731 1.94591 0.00000 1.79170

См ?lp.control.options для более подробной информации. Однако я не смог воспроизвести решение, данное LINGO/SAS.

источник

2016-12-09 21:59:15

линейное программирование с двойным симплексом в R

ответ

Смежные вопросы