julia-jump

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我正在第一次嘗試Julia中的JuMP.jl，似乎無法解決錯誤。這是我的設置。使用DataFrames，DataFramesMeta，跳躍，Ipopt #time to event times = [143,164,188,189,190,192,206,209,213,216,220,227,230,234,246,265,304,216,244, 142,156,163,198,205,

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JuMP中Cox比例風險的得分函數

我在將方程轉換爲代碼方面經驗不足。我被卡在將Juul中部分可能性的分數函數轉換爲代碼以在JuMP中進行評估。 score function其中，當在0解決beta時，是最大值。我做了一個簡單的小數據集。 Using DataFrames, DataFramesMeta, JuMP, Ipopt #build DataFrame times = [6,7,10,15,19,25] is_ce

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MethodError：Module類型的對象無法調用

我正在嘗試使用Jupyter Notebook來重複Julia中的代碼。並得到錯誤 MethodError: objects of type Module are not callable 我失去的是什麼？ using JuMP, Clp m=Model(solver=Clp()) @variable(m, 0 >= x >= 9) @variable(m, 0 >= y >= 10)

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在跳

添加約束我想添加一個約束到一個跳轉模型朱莉婭如下： @constraint(m, sum{z[i,j]>=2, i in N, j in K}) 其中N和K是兩套。但是，當我調試它，我得到以下錯誤信息。 LoadError: In @constraint(m,sum{z[i,j] >= 2,i in N,j in K}): Constraints must be in one of the

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使用朱

我有一些麻煩處理在引述表達在一個點索引的數組和一個項目在該點之間的差異引表達式和陣列可以看出這個簡單的例子： julia> A=[:(2+3),:(4),:(9-8)]; julia> t=A[1]; julia> eval(quote @show isequal($A[1],$t) @show $A[1] @show $t end) iseq

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在Julia中調用分離算法

我正在嘗試使用Julia-JuMP來解決模型問題。以下是我創建的模型的概要。這裏，z[i,j]是一個二元變量，而d[i,j]是其中的成本z[i,j]=1。我的約束創建了無限數量的約束，因此我需要使用分離算法來解決它。首先，我解決了模型沒有任何約束，所以所有變量z[i,j]和d[i,j]的答案是零。然後，我將包含分離算法（在if條件中給出）。儘管我包含if z_value == 0，但z_va

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Julia + JuMP：函數參數的可變數量

我試圖用JuMP解決一個非線性問題，其中變量的數量由用戶決定 - 也就是說，在編譯時不知道。要做到這一點，@NLobjective行看起來是這樣的： @eval @JuMP.NLobjective(m, Min, $(Expr(:call, :myf, [Expr(:ref, :x, i) for i=1:n]...))) 其中，舉例來說，如果n=3，編譯器解釋爲等同於行： @JuMP.NL

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Julia等價於MATLAB的inpolygon（）

Julia有這樣的函數嗎？拼命地從MATLAB遷移到朱莉婭，但仍然發現自己依賴於它...

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如何創建一個SD矩陣的數組？

如何在Julia Jump中創建一個（變量）矩陣A1，...，AN的半決定矩陣的數組，其中N是一個參數？ @variable（model，x [1：N]）將不起作用，因爲這是一個變量數組，而不是矩陣變量。在此先感謝。

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juMP - 使用總和範圍內定義的變量

我試圖定義一個約束，包含兩個索引k和t的求和。 for i in data.I for j in 1:length(data.P[i]) @constraint(m, w[i, j, length(data.T[data.P[i][j]])]/(1+sum(data.A[i][k][t] for k in 1:length(data.P[i]), t in data.T[d