R语言-大规模优化器(gurobi)
来源:互联网 发布:南京数据恢复公司 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 00:19
gurobi简介
大规模优化器一般针对问题规模比较庞大,变量和约束数量达到几十万或者以上级别的问题。当前运筹学领域公认主流的大规模优化器中,商业优化器包括 Gurobi, Cplex, Xpress;免费优化器包括 SCIP, CBC, GLPK 等。其中Gurobi有提供学术免费版本,并且现在支持特定广义约束,可以直接输入Min, Max, Abs, 逻辑条件(AND, OR)等约束,而不必人为转换为线性约束。
Gurobi 可以解决的数学问题包括:
- 线性问题(Linear problems)
- 二次型问题(Quadratic problems)
- 混合整数线性和二次型问题(Mixed integer linear and quadratic problems)
gurobi的安装
gurobi学术免费版申请
假如在在官网申请了学术免费版后进行安装出现以下的一些错误:
ERROR 303: hostname mymachine.mydomain (xx.xx.xx.xx) not recognized as belonging to an academic domain# 或 ERROR 303: hostname xx.xx.xx.xx (xx.xx.xx.xx) not recognized as belonging to an academic domain
可以申请免ip验证学术许可,具体可以看下:http://www.edgestone-it.com/gurobi.htm
R语言安装gurobi包
找到gurobi安装目录下的R文件夹下的gurobi_7.0-1.zip。并在R语言中安装此包,便可以进行在R中调用gurobi接口。
R语言中的gurobi
gurobi中,只提供了一条函数gourbi
.主要通过两个list进行描述问题。Model描述问题,params描述自定义参量。
Model list
其中Model列表中包含以下元素
Params list
其中Params 列表中包含以下元素
example1 (简单的MIP问题)
library("gurobi")# 对问题进行描述model <- list()model$A <- matrix(c(1, 2, 3, 1, 1, 0), nrow = 2, ncol=3, byrow=T) # 约束系数矩阵model$obj <- c(1, 1, 2) # 目标系数model$sense <- c("<=", ">=") model$rhs <- c(4, 1) # 约束右端model$vtype <- "B" # 求解类型model# $A# [,1] [,2] [,3]# [1,] 1 2 3# [2,] 1 1 0# $obj# [1] 1 1 2# $sense# [1] "<=" ">="# $rhs# [1] 4 1# $vtype# [1] "B"result <- gurobi(model, params)result$objval # 1result$x # 0 1 0
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