CSP (Contraints Satisfaction Probes) R

Question

여러 평등과 불평등에 선형 문제가 있습니다. 그것은 해결책이 부족합니다. 나는 유전 알고리즘의 초기 모집단을 개선하기 위해이 시스템의 무수한 해법을 찾고 싶다.

누구나 R을 사용하는 방법에 대한 아이디어가 있습니까? 시간에 대한

들으,

찰스

Answer 1

이 최적화 기능 중 일부는 당신이 출발점 지정할 수 있습니다 : 임의의 시작 지점을 선택하여 을, 당신은 다른 솔루션이 있어야합니다.

또한 문제를 수정할 수도 있습니다. 목적 함수에서 임의의 지점까지 거리를 추가하십시오. 당신은 선형 문제 이 있고 유클리드 거리를 사용하는 경우, 문제가 차되고 해결 될 수있다 : 그것은 나를 함수로 제약 조건을 지정할 수 있기 때문에

library(Rsolnp) 
get_one_point <- function(...) { 
    r <- NULL 
    while(is.null(r) || r$convergence != 0) { 
    x <- rnorm(2) 
    r <- solnp( 
     rnorm(2), 
     # Minimize the distance to some point 
     function(u) sum((u-x)^2), 
     # Constraints we want to satisfy 
     ineqfun = function(u) c(sum(u^2), u[2] - u[1]^2), 
     ineqLB = c(1,0), 
     ineqUB = c(2,5) 
    ) 
    } 
    r$pars 
} 

# Plot the points and the constraints 
library(parallel) # Very slow: run the optimizations in parallel 
x <- mclapply(1:10, get_one_point, mc.cores=detectCores()) 
x <- do.call(rbind, x) 
plot(x, 
    xlim=c(-2,2), ylim=c(0,2), 
    pch=15, cex=1.5, asp=1, las=1, 
    xlab="", ylab="" 
) 
curve(x^2, add=TRUE) 
curve(sqrt(1-x^2), add=TRUE) 
curve(2*sqrt(1-x^2/4), add=TRUE) 

는 난 단지 Rsolnp 사용 quadprog 패키지의 solve.QP입니다.

또한 L^1 표준 (즉, 절대 값)을 사용할 수도 있습니다. 그러면 문제는 선형 문제로 재 형성 될 수 있습니다.