使用 R 求解 2 个下标优化运输问题答案

【问题标题】：solving 2 subscripts optimisation transportation probs using R使用 R 求解 2 个下标优化运输问题
【发布时间】：2013-07-25 06:08:09
【问题描述】：

有人可以指导如何解决以下问题。我不是在寻找答案，而是开始在 R 中解决此类问题。我看过 lsolve 和 lsolveapi 之类的包，但所有示例都只有一个下标

最小化 132x11 + 12x12 + 97x21 + 103x22

受制于约束1：x11+ x12 + x21 ≤ 135
约束2：x11 + x21 + x22 ≤ 56

xij≥0，所有i，j

请帮助并推荐合适的 R 包以解决此类大型问题

【问题讨论】：

变量的名称无关紧要：如果双索引给您带来麻烦，您可以随时将变量从x11、x12、x21、x22 重命名为y1， y2，y3，y4。所有的线性规划包（lpSolve等）都可以解决这个小问题（4个变量不会使问题“大规模”）。
Vincent : 这是客户和供应商的问题：x11 用于代表客户 1 和供应商 1，类似 x12 代表客户1 和供应商2......请注意我刚刚复制了 2-3实际问题的行和 4 个变量.. 希望这会有所帮助..

标签： r optimization

【解决方案1】：

对于每个 cmets，看起来您编写的问题与 lpSolve 的 lp() 函数中给出的示例几乎完美匹配。看看这是否有效：

library(lpSolve)
f.obj <- c(132, 12, 97, 103)
f.con <- matrix(c(1, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1), ncol = 4, byrow = T)
f.dir <- c(">=", ">=")
f.rhs <- c(135, 56)
lp ("min", f.obj, f.con, f.dir, f.rhs)
#Success: the objective function is 6380 
lp ("min", f.obj, f.con, f.dir, f.rhs)$solution
#0 79 56  0

因此，您的问题的完整答案是安装包sos，然后使用findFn("solve") 或类似的东西。事实上，如果你输入findFn("transportation")，你会看到几个专门解决线性程序的包（如果你不能从基础R 中的东西得到你需要的东西，比如?solve。

【讨论】：

杰克感谢您提供链接并开始......我将探索 findFn("transportation") 选项.... f.con