将多个稀疏数组保存在一个大稀疏数组中

Question

我一直在尝试在 Julia JuMP 中实现一些代码。我的代码的想法是，我的 while 循环中有一个运行 S 次的 for 循环。在每个循环中，我解决一个子问题并获得一些变量，如果子问题是最优的，则选择 opt=1，如果不是最优的，则选择 opt=0。根据 opt 的值，我有两种类型的约束，最优性削减（如果 opt=1）或可行性削减（如果 opt=0）。所以我的代码的意图是，如果 s=1:S 没有可行性削减，我只添加所有最优性削减（即，我们在 1:S 的每次迭代中都得到 opt=1）。 我正在寻找一种更好的方法来保存 ubar、vbar 和 wbar 的值。目前我正在使用 for 循环一次保存一个，这非常昂贵。 所以问题是我的 ubar、vbar 和 wbar 的值是稀疏轴数组。我试图以其他方式保存它们，比如制作一个 3d 稀疏轴数组，但我无法开始工作，因为我不知道如何初始化它。

下面的代码有效（当然，在我的 中插入了正确的代码），但性能不如我所愿。因此，如果有某种方法可以更有效地保存 2d 稀疏轴数组的值，我很想知道！提前谢谢！

ubar2=zeros(nV,nV,S)
vbar2=zeros(nV,nV,S)
wbar2=zeros(nV,nV,S)
while <some condition>
    opts=0
    for s=1:S
        <solve a subproblem, get new ubar,vbar,wbar and opt=1 if optimal or 0 if not>
        opts+=opt
        if opt==1
            # Add opt cut Constraints
            for i=1:nV
                for k=1:nV
                    if i!=k
                        ubar2[i,k,s]=ubar[i,k]
                    end
                end
                for j=i:nV
                    if links[i,j]==1
                        vbar2[i,j,s]=vbar[i,j]
                        wbar2[i,j,s]=wbar[i,j]
                    end
                end
            end
        else
            # Add feas cut Constraints
            @constraint(mas, <constraint from ubar,vbar,wbar> <= 0)
            break
        end
        if opts==S
            for s=1:S
               @constraint(mas, <constraint from ubar2,vbar2,wbar2> <= <some variable>)
            end
        end
    end

Answer 1

SparseAxisArray 只是Dict 顶部的薄包装。 它被定义为当用户在 JuMP 宏中创建一个容器时，无论他得到Array、DenseAxisArray 还是SparseAxisArray，它的行为都尽可能地相互接近，因此用户不需要关心他为大多数操作获得了什么。 出于这个原因，我们不能只创建一个Dict，因为它的行为与数组不同。例如，您不能使用多个索引作为x[2, 2] 来执行getindex。 在这里，您可以根据需要使用Dict 或SparseAxisArray。 它们都具有设置和获取新元素的 O(1) 复杂性以及似乎足以满足您需要的稀疏存储。 如果选择SparseAxisArray，可以用

初始化

ubar2 = JuMP.Containers.SparseAxisArray(Dict{Tuple{Int,Int,Int},Float64}())

并设置它

ubar2[i,k,s]=ubar[i,k]

如果你选择Dict，你可以用

ubar2 = Dict{Tuple{Int,Int,Int},Float64}()

并设置它

ubar2[(i,k,s)]=ubar[i,k]