혼합물 문제-선형 프로그래밍모두에게, JMP에서의 선형 프로그래밍에 관한 질문이 있습니다. 제약 조건이있는 최적의 혼합물을 찾기 위해 모델을 설정하는 방법에 대한 문제. 선택을 위해 5 가지 재료 (A, B, C, D, E)를 말했으며 각 재료에는 2 가지 속성이 있습니다. (p1, p2). 그래서 나는 A (p1, p2), B (p1, p2)를 가지고 있습니다.… 나의 목표는 (a, b, c, d, e)가 가장 좋은 혼합물 (aA + bB + cC + dD + eE)을 찾는 것입니다 원하는 2 가지 특성 (wp1, wp2)과 일치하는 주어진 재료의 양. 제약 조건은 혼합물에 2 가지 재료 또는 최대 3 가지 재료 만 사용하고 싶다는 것입니다. Monte Carlo 방법을 통해 Excel의 Oracle Crystal Ball 로이 문제를 해결하는 것은 매우 쉽지만 JMP에서는이를 설정할 수 없습니다. 하인리히 감사합니다.
재 : 혼합 문제-선형 프로그래밍나는 아이디어가. 각 혼합물의 활성 성분 수를 계산하는 공식 열을 만듭니다. Yarn Elongation 샘플 데이터를 다음과 같이 수행했습니다.
If( :Name( "ethylene (x1)" ) == 0,
0,
1
) + If( :Name( "styrene (x2)" ) == 0,
0,
1
) + If( :Name( "propylene (x3)" ) == 0,
0,
1
)
그런 다음 그래프> 프로파일 러에서 최적화를 수행하십시오. 모델의 예측 수식과 "Y, 예측 수식"입력에서 방금 만든 수식 열을 포함시킵니다. Optimization and Desirability 메뉴에서 기능에 대한 선호도를 설정하십시오. Yarn Elongation 데이터의 경우 다음과 같이 활성 컴포넌트 1을 대상으로하는 기능을 설정했습니다. 
결국, 나는 하나의 활성 구성 요소의 제약 조건을 가진 최적화 에서이 결과를 얻을 수있었습니다.
이 결과를 재현하기 위해 스크립트로 설명하는 데 사용 된 데이터 세트를 첨부했습니다.
재 : 혼합 문제-선형 프로그래밍감사합니다. 제 문제에 대한 성공적인 접근이었습니다. JMP는 아마도 이런 종류의 문제에 대한 소프트웨어가 아닐 수도 있습니다.
