Простые символы c Задача LP в матричную форму - PullRequest
Новая
       119

Простые символы c Задача LP в матричную форму

0 голосов
/ 18 июня 2020

Я решил задачу линейного программирования и вот мой код формы symboli c. 

import cvxpy as cp
import numpy as np

x11 = cp.Variable(nonneg=True)
x12 = cp.Variable(nonneg=True)
x21 = cp.Variable(nonneg=True)
x22 = cp.Variable(nonneg=True)
x31 = cp.Variable(nonneg=True)
x32 = cp.Variable(nonneg=True)

constraints = [x11 + x12 == 1000,
              x21 + x22 == 1500,
              x31 + x32 == 1200,
              x11 + x21 + x31 == 2300,
              x12 + x22 + x32 == 1400]

obj = cp.Minimize((80*x11 + 215*x12 + 100*x21 + 108*x22 + 102*x31 + 68*x32))

prob = cp.Problem(obj, constraints)
prob.solve()
print('status: ', prob.status)
print('optimal value: ', prob.value)
print('optimal variables: ', x11.value, x12.value, x21.value, x22.value, x31.value, x32.value)

статус: оптимальный

оптимальное значение: 313200.00003146095

оптимальные переменные: 999.9999999627637 3.7235625579412695e-08 1299.99999940076 200.00000059923934 6.364774533690845e-07 1199.999999363524

Но я хочу изменить этот код на матричную форму. вот мой другой код для матричной формы 

x = cp.Variable((3, 2), nonneg=True)

constraints = [cp.sum(x[0,:]) == 1000,
              cp.sum(x[1,:]) == 1500,
              cp.sum(x[2,:]) == 1200,
              cp.sum(x[:, 0]) == 2300,
              cp.sum(x[:, 1]) == 1400]

coe = [[80, 215], [100, 108], [102, 68]]

t
obj = cp.Minimize(cp.sum(coe @ x))

prob = cp.Problem(obj, constraints)
prob.solve()
print('status: ', prob.status)
print('optimal value: ', prob.value)
for i in range(3):
    for j in range(2):
        print('optimal variables:x('+str(i)+','+str(j)+')', x[i,j].value)

статус: оптимальный

оптимальное значение: 810999.9999986519

оптимальные переменные: x (0,0) 649.9892627159586

оптимальные переменные: x (0,1) 350.01073728291954

оптимальные переменные: x (1,0) 900.0113075911175

оптимальные переменные: x (1,1) 599.9886924056102

оптимальные переменные: x (2,0) 749.9994296884455

оптимальные переменные: x (2,1) 450.00057030957413

Я думаю, что результаты должны быть такими же, и код формы матрицы неправильно. Не могли бы вы найти мои ошибки?

1 Ответ

0 голосов
/ 18 июня 2020

Вы должны быть осторожны, когда работаете над умножением матриц, особенно с разными библиотеками. Я обнаружил, что @ используется при умножении матрицы на матрицу. И не умножение на element-wise. См. Официальные документы cvxpy. .

Каким-то образом во время умножения @ cvxpy неправильно понимает вашу цель.

Решение: заменить obj = cp.Minimize(cp.sum(coe @ x)) на

obj = cp.Minimize(cp.sum(cp.multiply(coe, x.T))) (я тоже не понимаю, почему coe рассматривается как (2x3))

...