Превратить программу Solver Excel в R - PullRequest
Новая
       31

Превратить программу Solver Excel в R

0 голосов
/ 19 ноября 2018

Я хочу максимизировать одну переменную (сумма (DeplaQ1 $ somme_vrai)) с неизвестными параметрами (альфа, VDT, constVPC, constVPP, a, constTC, const2RM, constTaxi), и я хочу определить эти параметры с одним ограничением x1<= 10000 </p>

Я не нахожу это решение.triplaQ1 - это база данных с указанием времени и количества поездок на транспортный мод. Я пытаюсь использовать Optimum или LpSolve, но это не работает. **

** Моя программа: 

fr <- function(alpha,VDT,constVPC,constVPP,a,constTC,const2RM,constTaxi) {
  triplaQ1$u_VPC <- - (alpha * alpha + 0.001)*(triplaQ1$time_VPC*VDT + 0.15*triplaQ1$dist_VPC + constVPC)

  triplaQ1$u_VPP <- - (alpha * alpha +0.001) * (triplaQ1$time_VPP * VDT) + constVPP

  triplaQ1$u_TC <- - (alpha * alpha +0.001) * ((triplaQ1$time_TC/a)*VDT+constTC)

  triplaQ1$u_mp <- - (alpha * alpha +0.001) * (triplaQ1$time_MP * VDT)

  triplaQ1$u_2RM <- - (alpha * alpha +0.001) * (triplaQ1$time_2RM * VDT + const2RM)

  triplaQ1$u_Taxi <- - (alpha * alpha + 0.001) * (triplaQ1$time_Taxi * VDT + 0.3 * triplaQ1$dist_Taxi + constTaxi)

  triplaQ1$simuleVPC <- triplaQ1$trip * ((exp(triplaQ1$u_VPC)) / (exp(triplaQ1$u_VPC) + exp(triplaQ1$u_VPP) + exp(triplaQ1$u_TC) + exp(triplaQ1$u_mp) + exp(triplaQ1$u_2RM) + exp(triplaQ1$u_Taxi)))

  triplaQ1$simuleVPP <- triplaQ1$trip * ((exp(triplaQ1$u_VPP)) / (exp(triplaQ1$u_VPC) + exp(triplaQ1$u_VPP) + exp(triplaQ1$u_TC) + exp(triplaQ1$u_mp) + exp(triplaQ1$u_2RM) + exp(triplaQ1$u_Taxi)))

  triplaQ1$simuleTC <- triplaQ1$trip * ((exp(triplaQ1$u_TC)) / (exp(triplaQ1$u_VPC) + exp(triplaQ1$u_VPP) + exp(triplaQ1$u_TC) + exp(triplaQ1$u_mp) + exp(triplaQ1$u_2RM) + exp(triplaQ1$u_Taxi)))

  triplaQ1$simuleMAP <- triplaQ1$trip * ((exp(triplaQ1$u_mp)) / (exp(triplaQ1$u_VPC) + exp(triplaQ1$u_VPP) + exp(triplaQ1$u_TC) + exp(triplaQ1$u_mp) + exp(triplaQ1$u_2RM) + exp(triplaQ1$u_Taxi)))

  triplaQ1$simule2RM <- triplaQ1$trip * ((exp(triplaQ1$u_2RM)) / (exp(triplaQ1$u_VPC) + exp(triplaQ1$u_VPP) + exp(triplaQ1$u_TC) + exp(triplaQ1$u_mp) + exp(triplaQ1$u_2RM) + exp(triplaQ1$u_Taxi)))

  triplaQ1$simuleTaxi <- triplaQ1$trip * ((exp(triplaQ1$u_Taxi)) / (exp(triplaQ1$u_VPC) + exp(triplaQ1$u_VPP) + exp(triplaQ1$u_TC) + exp(triplaQ1$u_mp) + exp(triplaQ1$u_2RM) + exp(triplaQ1$u_Taxi)))

  triplaQ1$somme_simule <- triplaQ1$simuleVPC + triplaQ1$simuleVPP + triplaQ1$simuleTC + triplaQ1$simuleMAP + triplaQ1$simule2RM  + triplaQ1$simuleTaxi

  triplaQ1$shsimuleVPC <- ifelse(triplaQ1$trip > 0.001, triplaQ1$simuleVPC/triplaQ1$trip, 0)
  triplaQ1$shsimuleVPP <- ifelse(triplaQ1$trip > 0.001, triplaQ1$simuleVPP/triplaQ1$trip, 0)
  triplaQ1$shsimuleTC <- ifelse(triplaQ1$trip > 0.001, triplaQ1$simuleTC/triplaQ1$trip, 0)
  triplaQ1$shsimuleMAP <- ifelse(triplaQ1$trip > 0.001, triplaQ1$simuleMAP/triplaQ1$trip, 0)
  triplaQ1$shsimule2RM <- ifelse(triplaQ1$trip > 0.001, triplaQ1$simule2RM/triplaQ1$trip, 0)
  triplaQ1$shsimuleTaxi <- ifelse(triplaQ1$trip > 0.001, triplaQ1$simuleTaxi/triplaQ1$trip, 0)

  triplaQ1$shsommesimule <- triplaQ1$shsimuleVPC + triplaQ1$shsimuleVPP + triplaQ1$shsimuleTC + triplaQ1$shsimuleMAP + triplaQ1$shsimule2RM + triplaQ1$shsimuleTaxi

  triplaQ1$VraiVPC <- ifelse(triplaQ1$trip > 0,triplaQ1$Tij_vpc * log(triplaQ1$simuleVPC/triplaQ1$trip),0)
  triplaQ1$VraiVPP <- ifelse(triplaQ1$trip > 0,triplaQ1$Tij._vpp * log(triplaQ1$simuleVPP/triplaQ1$trip),0)
  triplaQ1$VraiTC <- ifelse(triplaQ1$trip > 0,triplaQ1$Tij._tc * log(triplaQ1$simuleTC/triplaQ1$trip),0)
  triplaQ1$VraiMAP <- ifelse(triplaQ1$trip > 0,triplaQ1$Tij._mp * log(triplaQ1$simuleMAP/triplaQ1$trip),0)
  triplaQ1$Vrai2RM <- ifelse(triplaQ1$trip > 0,triplaQ1$Tij._2RM * log(triplaQ1$simule2RM/triplaQ1$trip),0)
  triplaQ1$VraiTaxi <- ifelse(triplaQ1$trip > 0,triplaQ1$Tij_Taxi * log(triplaQ1$simuleTaxi/triplaQ1$trip),0)

  triplaQ1$somme_vrai <- triplaQ1$VraiVPC + triplaQ1$VraiVPP + triplaQ1$VraiTC + triplaQ1$VraiMAP + triplaQ1$Vrai2RM + triplaQ1$VraiTaxi

  return(sum(triplaQ1$somme_vrai))

}

x1 <- sqrt((sum(DeplaQ1$dep_VPC) - sum(DeplaQ1$simuleVPC))^2 + (sum(DeplaQ1$dep_VPP) - sum(DeplaQ1$simuleVPP))^2 + (sum(DeplaQ1$dep_TC) - sum(DeplaQ1$simuleTC))^2 + (sum(DeplaQ1$dep_2RM) - sum(DeplaQ1$simule2RM))^2 + (sum(DeplaQ1$dep_MP) - sum(DeplaQ1$simuleMAP))^2 + (sum(DeplaQ1$dep_Taxi) - sum(DeplaQ1$simuleTaxi))^2)

заранее спасибо

1 Ответ

0 голосов
/ 19 ноября 2018

сначала переведите формулу EXCEL, для которой вы хотите найти целевое значение, в r-функцию.Я сделал это для очень простой формулы x^2+y^2 здесь, это my_fun в примере.Затем определите функцию, которая дает квадратичную разницу (или любую другую норму, которую вы хотите использовать) между целевым значением и значением функции для всех входов.Затем просто поместите все в функцию optim.

my_fun <- function(x){
  x[1]^2 + x[2]^2
}

target <- 2

optim_fun <- function(x){
  sum((my_fun(x)-target)^2)
}

res <- optim(c(0,0), optim_fun)

res

Чтобы справиться с ограничениями, вы можете ввести штрафной термин.Некоторые алгоритмы в optim также поддерживают ограничения.Существует множество более специализированных библиотек оптимизации для R, если базовая функция optim не соответствует вашим потребностям.

...