ms-solver-foundation

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我正在使用微軟求解器，並想問我如何找到使用LP而不僅僅是最優解決方案的K最佳解決方案？我知道CPLEX有解決方案池功能爲示例。謝謝你的幫助。 Paul。

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我正在處理的求解器項目（C＃）需要測試是否存在解決方案（無論質量如何），還是不存在某些輸入屬於某些內容的問題預定義的實數範圍。我將以下示例放在一起，其中包含一個約束，表示值（參數類型）與由兩個變量（決策類型）組成的方程之間的簡單相等性測試。 const double DESIRED_OUTPUT_VALUE = -2.5; SolverContext solver = Solve

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取決於MSF決策的參數

在Microsoft Solver Foundation中，我想知道是否可以添加一個參數，其值取決於決策值。 I.e.我想要TSP模型的一些東西，但它也應該考慮從一點到另一點的流量。請注意：流量取決於銷售人員在該路線上行駛的時間。這裏是模型：我有一個城市之間所有可能組合的矩陣。決策變量是銷售人員路線的Order。 0是第一個，1秒，... 我有一個屬性timeToTravel這是綁定到一個屬

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

我試圖使用InteriorPointSolver解決與線性約束的標準二次規劃問題（每可發現here的定義）。我的問題沒有線性項（定義中的「c」向量）。我在所有變量中使用SetCoefficient(Int32, Rational, Int32, Int32)來設置「Q」矩陣（將「目標」行作爲vidRow傳遞）。我是否正確地假設InteriorPointSolver將二次規劃問題標準定義中定義的目標

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如何在MS Solver Foundation中使用If運算符？

有什麼不對的？：代碼 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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微軟解算器基金會是否被竊聽？

我在試圖做另一件事時錯誤地寫了這個不可行的oml。有什麼不對的是，底部的約束是不可能的，因爲右邊的最小值必須爲零，而左邊的最大值必須大於零（除非我錯過了某些東西）。問題是，如果你運行它，MSF會樂意給你一個答案，而不是告訴你是不可行的。 string oml = @" Model[ Decisions[Integers[0,Infinity], d1], Dec

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將線性概率中的地理分佈表示爲約束條件？

我正在學習Solver基金會。實際上，我爲我的項目插入了lpsolve，但我認爲我的問題是如何最好地表示我的約束的一般問題。我有，我認爲是一個相當典型的揹包或包裝問題。我有一系列地點，每個地點都有'分數'。我想選擇達到目標「分數」的最少位置數。（實際上，它比這更復雜一點 - 每個位置都有許多不同的屬性，而且我經常會瞄準多個屬性）。到目前爲止這麼好。但是，我有一個額外的限制 - 我想最大限度地

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簡單的最小化，但通過方法

我想使用Solver基金會來解決一個簡單的一個變量最小化問題（C＃），但我是新來這個庫，我找到一個簡單的例子很難找到... 我試圖做使用變量x最小化： MIN [常量 - 方法（X）]，其中方法（x）是在相同的類中定義的方法。我也可以選擇將方法（x）替換爲某個其他類的實例，該實例具有'給定x'類型的方法。有沒有辦法做到這一點？非常感謝

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使用Solver找到2D區域上的最佳點

這是我第一次與Solver Foundation合作，我不明白如何指定目標函數。我試圖用Solver解決的問題是基於目標函數在2D表面上找到最佳點。作爲輸入數據，我在這個表面上有3點，聲波需要從源（最佳點）到這三點之間的時間差。這個時間差異導致距離差異。這裏是我的代碼： var solver = SolverContext.GetContext(); var model = solver.Cr

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F＃微軟求解基金會 - NelderMeadSolver類

任何人都可以讓我看一個示例代碼來使用F＃中的NelderMeadSolver類嗎？例如，我希望儘量減少下面的函數：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 我發現C＃的示例： http://msdn.microsoft.com/en-us/library/hh404040(v=VS.93).