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선형 계획법과 혼합 정수 선형 계획법

연속 변수와 정수 변수가 포함된 선형 계획법 문제 풀기

LP/MILP에 대한 접근법특징
문제 기반 최적화생성 및 디버그하기가 더 쉬움
목적 함수와 제약 조건을 기호로 나타냄
문제 형식에서 행렬 형식으로 변환하는 데 걸리는 시간으로 인해 풀이 시간이 더 오래 걸림
Problem-Based Workflow에 나와 있는 절차 참조
기본 예제: Mixed-Integer Linear Programming Basics: Problem-Based 또는 Solve a Mixed-Integer Linear Programming Problem using Optimization Modeling 비디오
솔버 기반 최적화생성 및 디버그하기가 더 어려움
목적 함수와 제약 조건을 행렬로 나타냄
MPS 문제를 불러와 사용할 수 있음
행렬 형식으로 변환하는 시간이 필요하지 않으므로 풀이 시간이 더 짧음
최적화 문제 설정에 나와 있는 절차 참조
기본 예제: 혼합 정수 선형 계획법 기본 사항: 솔버 기반

  • 문제 기반 최적화
    최적화 문제를 생성하여 선형 계획법 문제와 혼합 정수 선형 계획법 문제를 풉니다.
  • 솔버 기반 최적화
    목적 함수와 제약 조건을 나타내는 행렬을 정의하여 선형 계획법 문제와 혼합 정수 선형 계획법 문제를 풉니다.

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