【问题标题】:Piecewise optimization gurobi分段优化 gurobi
【发布时间】:2018-06-12 20:31:35
【问题描述】:

以下是分段函数。我需要优化它。 q 是决策变量,而目标是最小化整个函数,但要受到它永远不会为零的约束。

如何分段优化。除 q 之外的所有其他变量都是常数值。

【问题讨论】:

    标签: python optimization gurobi


    【解决方案1】:

    使用y(t,m,i) = q(t,m,i) + eps/MI 和ln(a/b)=ln(a)-ln(b) 有两个术语需要担心:

     f(y(t,m,i)) = y(t,m,i) ln y(t,m,i)
    

    和

     g(y(t,m,i),y(t-1,m,i)) =  y(t,m,i) ln y(t-1,m,i)
    

    第一个很简单。第二个不是很多,请参阅link 了解一些注释。

    【讨论】:

    • 第一个怎么容易??
    • 我认为 f(x,y) 的分段近似比 f(x) 的分段近似要困难得多。
    • 很抱歉,这是一段非常荒谬的代码。 setPWLOb 不应该返回任何东西。请查阅 Gurobi 文档和示例。我认为您在这里缺少一些概念。和你的老师谈谈可能是个好主意。
    • setPWLObj 如何与总成本联系起来?
    • 你能给我一些像这个链接的答案中提到的那样的 cmets 吗? groups.google.com/forum/#!topic/gurobi/YUWqUfk3PSc
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