lp 예제

OpenSolver 사용에 대한 실무 지식을 얻을 수 있기를 바랍니다. 그래서, 명확한 이해를 위해, 나는 예를 사용하여 설명 할 것이다. 나는 실제 예를 가진 각 개념을 설명했다. 나는 당신이 당신의 끝에서 그들을 시도하고 실습 경험을 얻을 수 있기를 바랍니다. 당신이 어떻게 생각하는지 알려주세요! 여기서 x 3 , x 4 , x 5 {디스플레이 스타일 x_{3}, x_{4}, x_{5}}는 (비음) 슬랙 변수로, 이 예에서는 사용하지 않은 영역, 사용되지 않는 비료의 양 및 사용되지 않는 농약의 양을 나타냅니다. 경우에 따라 응용 프로그램이 빌드되는 프로그래밍 언어 내에서 솔버를 호출해야 합니다. 모든 데이터가 메모리에 있으며 솔버에 데이터를 제공하기 위해 파일이 생성되지 않습니다. lpsolve는 매우 풍부하지만 쉬운 API를 가지고 있습니다. API에 대한 개요는 lp_solve API 참조를 참조하십시오. lpsolve는 API 루틴라이브러리입니다.

이 라이브러리는 프로그래밍 언어에서 호출됩니다. 자세한 내용은 응용 프로그램에서 lpsolve API 호출을 참조하십시오. 위의 예제는 이제 여러 프로그래밍 언어로 공식화되어 있습니다. 클래스는 VB 예제를 통해 사용할 수 있으며 COM 개체도 사용할 수 있습니다. 예제 모델은 델파이 또는 프리 파스칼에서 다음과 같이 공식화할 수 있습니다: 그래프의 소수 색을 찾는 것은 커버링 LP의 또 다른 예입니다. 이 경우 그래프의 각 정점마다 하나의 제약 조건이 있고 각 독립 그래프 집합에 대해 하나의 변수가 있습니다. 선형 프로그램은 무한하거나 실행 불가능할 수도 있습니다. 이중성 이론은 원시가 무한한 경우 이중이 약한 이중성 정리에 의해 실현 불가능하다는 것을 우리에게 알려줍니다. 마찬가지로 이중이 무한한 경우 원시가 실행 가능해야 합니다.

그러나 이중과 원시 모두 실행 불가능할 수 있습니다. 자세한 내용과 몇 가지 추가 예제는 이중 선형 프로그램을 참조하십시오. 그것은 또한 매우 흥미로운 주제 – 그것은 간단한 문제로 시작하지만, 매우 복잡 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 형제 간에 초콜릿을 공유하는 것은 간단한 최적화 문제입니다. 우리는 그것을 해결하는 동안 수학 용어로 생각하지 않습니다. 반면에 e-tailer에 대한 재고 및 창고 전략을 고안하는 것은 매우 복잡할 수 있습니다. 정의된 시간과 리소스로 전달될 다양한 지역에서 서로 다른 인기를 가진 수백만 개의 SUS가 제 의미를 알 수 있습니다! 위의 예제를 사용하여 선형 프로그래밍에 사용되는 몇 가지 용어를 정의해 보겠습니다. 모델은 상품이 하나만 있다고 가정합니다. 다른 소스에서 올 수있는 수요. 목표는 최소한의 운송 비용으로 총 수요를 충족하는 것입니다.

이 모델은 총 수요가 총 공급량과 동일하다는 가설, 즉 모델이 균형을 이루고 있다는 가설을 기반으로 합니다.

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