Решатель PuLP не дает оптимального результата, хотя это было возможно.Это плохо определенная проблема или проблема в библиотеке или ограничениях?
Обычно это дает оптимальную для большинства ограничений возможность, но это не для этого конкретного случая.
from pulp import *
prob = LpProblem("minimization", LpMinimize)
#introducing vars
a=LpVariable("a", 0, None)
b=LpVariable("b", 0, None)
c=LpVariable("c", 0, None)
d=LpVariable("d", 0, None)
e=LpVariable("e", 0, None)
#introducing main obj and constraints
#basically addition of all vars should be minimized to 1.
prob+=a+b+c+d+e>=1,"main objective"
prob+=a<=0.3,"a const"
prob+=b<=0.3,"b const"
prob+=c<=0.3,"c const"
prob+=d<=0.3,"d const" #can change to 0
prob+=e==0.1,"e const"
"""
for this const.
the res is:
a=0.3
b=0.3
c=0.3
d=0.3
e=0.1
a+b+c+d+e=1.3
if you change prob+=d<=0.3 to prob+=d<=0
then:
a=0.3
b=0.3
c=0.3
d=0.0
e=0.1
a+b+c+d+e=1
"""
#solves the problem
status = prob.solve()
#checks if optimal or infeasible
print("status:",LpStatus[prob.status])
#shows all the vars
for variable in prob.variables():
print("{} = {}".format(variable.name, variable.varValue))
для этого const.
Res:
a = 0,3
b = 0,3
c = 0,3
d = 0,3
e = 0,1
a + b + c + d + e = 1,3
Это должно быть 1, так как это LpMinimize.
, если вы измените prob + = d<= 0,3 до вероятности + = d <= 0 </p>
, затем:
a = 0,3
b = 0,3
c = 0,3
d = 0.0
e = 0.1
a + b + c + d + e = 1