У меня есть простая задача оптимизации экономического количества заказа (EOQ), включающая много переменных и несколько ограничений.
Обобщенная целевая функция - сумма (ai * x [i] + bi / [xi]) иограничения:
- x [i]> = 1 для всех «i» (не менее 1 порядка)
- x [i] <= 24 для всех «i» (максимум 24 заказа) </li>
- сумма (x [i]) <= 2000 (максимум 2000 заказов вместе взятых) </li>
- сумма (ci / x [i]) <= 2000 (запас циклане более 2000 единиц) </li>
При использовании auglag () это занимает слишком много времени (даже для 100 переменных), поэтому в ходе некоторых исследований я обнаружил, что проблема является выпуклой, и попытался реализовать выпуклый решатель.
Я нашел эту ссылку:
Ошибка в задаче нелинейной оптимизации: бесконечные или отсутствующие значения в 'x'
Однако, похоже, что CVXR неучитывайте «x» в знаменателе, так как он выдает следующее сообщение об ошибке:
Ошибка в as.Constant (e1) / e2: может делиться только на скалярную константу
ans2 <- auglag(par=rep(2,1000), fn=objfun, hin=confun) ##takes too long
p <- Variable(1000)
obj <- Minimize(sum(a*p+b/p)) ##prompts error
Я ожидаю, что решатель будет работать намного быстрее для такой "простой" задачи оптимизации ... Я что-то не так делаю со вторым вариантом?Или есть ли лучший решатель для выпуклых задач нелинейной оптимизации с нелинейными ограничениями?
Спасибо