LP 솔버JMP에 LP Solver가 있다는 것을 알고 계셨습니까?선형 계획법(LP)은 일련의 선형 제약 조건에 따라 함수를 최적화하는 기술입니다.[보다 여기 선형 계획법에 대한 Wiki 설명].
솔버는 다음과 같은 함수의 형태를 취합니다. LPSolve .이것은 사용하기가 매우 까다로울 수 있으므로 기능에 더 쉽게 접근할 수 있도록 프론트 엔드를 작성했습니다.
문제 사양은 텍스트 파일에서 로드하거나 텍스트 편집기를 사용하여 입력할 수도 있습니다.
이것은 현재 진행중인 작업에서 보류 상태로 전환된 프로젝트이므로 성실하게 코드를 있는 그대로 게시하고 있습니다.이 코드는 LPSolve 함수를 사용하는 방법과 패턴 일치를 사용하여 문제 사양의 요소를 구문 분석하는 방법을 보여줍니다.
문제 사양이 포함된 샘플 텍스트 파일과 함께 스크립트(코드는 실행 버튼에 포함됨)를 시작하는 저널 파일이 첨부되어 있습니다.프런트 엔드에는 문제를 지정하는 방법을 설명하기 위해 일부 콘텐츠를 로드하는 몇 가지 데모 버튼도 있습니다.
JMP 선형 계획법(LP) 솔버를 사용하여 선형 제약 조건 집합에 따라 함수를 최적화합니다.
유용Re: LP 솔버잘 했어
Re: LP 솔버프로파일러 인터페이스도 사용할 수 없습니다. 최적화하려는 바람직함 기능이 있는 경우 기본적으로 프로파일러를 사용할 것이라고 가정합니다.이것은 목적 함수와 선형 제약 조건 세트로 표현되는 고전적인 유형의 LP 문제를 해결하기 위해 LPSOLVE 함수를 배포하는 예시일 뿐입니다.비선형 또는 정수 프로그래밍을 처리하지 않습니다.
Re: LP 솔버프로파일러는 바람직함을 최적화할 수 있습니다. 이 인터페이스도 사용 가능한가요? NLP 또는 MILP 문제를 해결할 수 있습니까?
Re: LP 솔버@dsianita 2개의 결정 변수로 제한되지 않습니다.저는 'x'와 'y'를 간단한 예로 사용했습니다.
Re: LP 솔버2개 이상의 결정 변수를 처리할 수 있는 또 다른 프론트엔드가 있습니까?
