Как задать типы переменных принятия решений, такие как binary, int, double в Apache Commons Math SimplexSolver?

#java #apache #solver #linear-programming #simplex

#java #apache #решатель #линейное программирование #симплекс

Вопрос:

Как задать типы переменных принятия решений, такие как двоичные, int , double в Apache Commons Math SimplexSolver ? Результат приведенной ниже программы выглядит следующим образом:

 332.6666666666667
1.0
8331.666666666668
 

Я хочу, чтобы переменные решения были типа int not double ; выходные данные должны быть 333, 0, 8325 , если они решаются как целочисленные переменные решения.

 public static void testSample() throws OptimizationException {
    LinearObjectiveFunction f = new LinearObjectiveFunction(new double[]{25, 15}, 0);
    Collection<LinearConstraint> constraints = new ArrayList<LinearConstraint>();
    constraints.add(new LinearConstraint(new double[]{5, 8}, Relationship.LEQ, 5000));
    constraints.add(new LinearConstraint(new double[]{1, 4}, Relationship.LEQ, 1500));
    constraints.add(new LinearConstraint(new double[]{3, 2}, Relationship.LEQ, 1000));
    constraints.add(new LinearConstraint(new double[]{1, 0}, Relationship.GEQ, 1));
    constraints.add(new LinearConstraint(new double[]{0, 1}, Relationship.GEQ, 1));

    SimplexSolver solver = new SimplexSolver();
    RealPointValuePair solution = solver.optimize(f, constraints, GoalType.MAXIMIZE, true);

    System.out.println(solution.getPoint()[0]);
    System.out.println(solution.getPoint()[1]);
    System.out.println(solution.getValue());
}
 

Ответ №1:

NumberFormat удобно для этого:

 NumberFormat nf = NumberFormat.getIntegerInstance();
System.out.println(nf.format(solution.getPoint()[0]));
System.out.println(nf.format(solution.getPoint()[1]));
System.out.println(nf.format(solution.getValue()));
 

Консоль:

333
1
8,332

Дополнение: этот подход предполагает, что симплексный алгоритм применяется с использованием действительных чисел, а результат (ы) округляется до целого числа. Пакет, содержащий SimplexSolver , org.apache.commons.math.optimization.linear , не предлагает никакой другой реализации. В качестве альтернативы рассмотрите другой подход или Maxtrix<Rational> , доступный в JScience .

Комментарии:

1. Привет, спасибо за ответ. В вашем ответе вы просто форматируете число, которое не имеет ничего общего с оптимизацией. 333 1 8332 не является оптимизированным ответом, оптимизированное решение — 333 0 8325. Установив тип переменной решения, мы можем получить реальную оптимизацию. Есть ли кто-нибудь, кто знает, как это сделать?

2. Ах, я неправильно понял; подробнее выше. Извините, что я отредактировал ваш вопрос по ошибке.