ms-solver-foundation

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我正在使用微软求解器，并想问我如何找到使用LP而不仅仅是最优解决方案的K最佳解决方案？我知道CPLEX有解决方案池功能为示例。谢谢你的帮助。 Paul。

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我正在处理的求解器项目（C＃）需要测试是否存在解决方案（无论质量如何），还是不存在某些输入属于某些内容的问题预定义的实数范围。我将以下示例放在一起，其中包含一个约束，表示值（参数类型）与由两个变量（决策类型）组成的方程之间的简单相等性测试。 const double DESIRED_OUTPUT_VALUE = -2.5; SolverContext solver = Solve

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取决于MSF决策的参数

在Microsoft Solver Foundation中，我想知道是否可以添加一个参数，其值取决于决策值。 I.e.我想要TSP模型的一些东西，但它也应该考虑从一点到另一点的流量。请注意：流量取决于销售人员在该路线上行驶的时间。这里是模型：我有一个城市之间所有可能组合的矩阵。决策变量是销售人员路线的Order。 0是第一个，1秒，... 我有一个属性timeToTravel这是绑定到一个属

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Microsoft Solver Foundation的InteriorPointSolver可以最小化哪些功能？

我试图使用InteriorPointSolver解决与线性约束的标准二次规划问题（每可发现here的定义）。我的问题没有线性项（定义中的“c”向量）。我在所有变量中使用SetCoefficient(Int32, Rational, Int32, Int32)来设置“Q”矩阵（将“目标”行作为vidRow传递）。我是否正确地假设InteriorPointSolver将二次规划问题标准定义中定义的目标

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如何在MS Solver Foundation中使用If运算符？

有什么不对的？：代码 SolverContext sc = SolverContext.GetContext(); Model m = sc.CreateModel(); m.AddDecision(new Decision(Domain.IntegerNonnegative, "a")); m.AddDecision(new Decision(Domain.IntegerNonnegat

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微软解算器基金会是否被窃听？

我在试图做另一件事时错误地写了这个不可行的oml。有什么不对的是，底部的约束是不可能的，因为右边的最小值必须为零，而左边的最大值必须大于零（除非我错过了某些东西）。问题是，如果你运行它，MSF会乐意给你一个答案，而不是告诉你是不可行的。 string oml = @" Model[ Decisions[Integers[0,Infinity], d1], Dec

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将线性概率中的地理分布表示为约束条件？

我正在学习Solver基金会。实际上，我为我的项目插入了lpsolve，但我认为我的问题是如何最好地表示我的约束的一般问题。我有，我认为是一个相当典型的背包或包装问题。我有一系列地点，每个地点都有'分数'。我想选择达到目标“分数”的最少位置数。（实际上，它比这更复杂一点 - 每个位置都有许多不同的属性，而且我经常会瞄准多个属性）。到目前为止这么好。但是，我有一个额外的限制 - 我想最大限度地

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简单的最小化，但通过方法

我想使用Solver基金会来解决一个简单的一个变量最小化问题（C＃），但我是新来这个库，我找到一个简单的例子很难找到... 我试图做使用变量x最小化： MIN [常量 - 方法（X）]，其中方法（x）是在相同的类中定义的方法。我也可以选择将方法（x）替换为某个其他类的实例，该实例具有'给定x'类型的方法。有没有办法做到这一点？非常感谢

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使用Solver找到2D区域上的最佳点

这是我第一次与Solver Foundation合作，我不明白如何指定目标函数。我试图用Solver解决的问题是基于目标函数在2D表面上找到最佳点。作为输入数据，我在这个表面上有3点，声波需要从源（最佳点）到这三点之间的时间差。这个时间差异导致距离差异。这里是我的代码： var solver = SolverContext.GetContext(); var model = solver.Cr

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F＃微软求解基金会 - NelderMeadSolver类

任何人都可以让我看一个示例代码来使用F＃中的NelderMeadSolver类吗？例如，我希望尽量减少下面的函数：F（X，Y） F =（X-1）^ 2 +（Y-1）^ 2，其中0 < X < 2,0 <ÿ< 2回答是obviousely X = 1，Y = 1 我发现C＃的示例： http://msdn.microsoft.com/en-us/library/hh404040(v=VS.93).