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Tag: JULIA-JUMP

El solucionador no admite restricciones del tipo MathOptInterface.VariableIndex-in-MathOptInterface.ZeroOne. Cuando se utiliza el solucionador Ipopt en Julia.

Necesito ayuda para resolver el problema de las restricciones del tipo MathOptInterface.VariableIndex-in-MathOptInterface.ZeroOne no son compatible con el solucionador. Al usar el solucionador Ipopt en Julia para el problema de BinPacking. <h1>declaración de variables</h1> @variable(model, x[1:length(packages[!,:PackagingID]), 1:length(items[!,:ItemNumber]), 1:length(bins[!,:binID])], Bin) @variable(model, c[1:length(packages[!,:PackagingID]), 1:length(bins[!,:binID])], Bin) function item<em>rule(item) return sum(x[i,item,k] for i in 1:length(packages[!,:PackagingID]) . . . Read more

Julia JuMP: ¿cómo usar una variable con CartesianIndex? En la programación en Julia con el paquete JuMP, es posible utilizar variables con el tipo de dato CartesianIndex. Un CartesianIndex representa un índice en una matriz multidimensional. Para utilizar este tipo de variable en JuMP, se pueden seguir los siguientes pasos: 1. Importar el paquete JuMP y el paquete Base.Cartesian: “`julia using JuMP using Base.Cartesian “` 2. Definir el modelo de optimización: “`julia model = Model() “` 3. Crear un conjunto de índices cartesianos: “`julia indices = CartesianRange((1:3, 1:2)) “` 4. Definir una variable con el tipo CartesianIndex: “`julia @variables(model, x[indices], base = CartesianIndex) “` Con esta línea de código, se creará una variable x para cada índice en el conjunto “indices”. 5. Ahora, se pueden utilizar estas variables en las restricciones y la función objetivo del modelo. Espero que esta guía te sea útil para utilizar variables con el tipo de dato CartesianIndex en Julia JuMP.

Con el fin de reducir el tamaño de mi variable, deseo definir un modelo JuMP con un CartesianIndex. He intentado el siguiente código, pero sigo teniendo problemas al utilizar el CartesianIndex con la variable: using JuMP, Cbc, IterTools Random.seed!(3) N = 10 cost = rand(1:4, N, N) # reducir el . . . Read more