Trang này được dịch bởi Cloud Translation API.

Giải quyết sự cố LP

Các phần sau đây trình bày ví dụ về một vấn đề LP và cho biết cách giải quyết. Sau đây là vấn đề:

Tối đa hoá 3x + 4y tuân theo các điều kiện ràng buộc sau:

x + 2y ≤ 14
3x - y ≥ 0
x - y ≤ 2

Cả hàm mục tiêu, 3x + 4y và các quy tắc ràng buộc đều được biểu thức tuyến tính cung cấp, khiến đây là bài toán tuyến tính.

Các điều kiện ràng buộc xác định khu vực khả thi, là hình tam giác hiển thị bên dưới, bao gồm cả phần bên trong.

Các bước cơ bản để giải bài tập LP

Để giải quyết một vấn đề LP, chương trình của bạn nên bao gồm các bước sau:

Nhập trình bao bọc trình giải tuyến tính
khai báo trình giải LP,
xác định các biến,
xác định các điều kiện ràng buộc
xác định mục tiêu,
gọi cho trình giải LP; và
hiển thị giải pháp

Giải pháp sử dụng MPSolver

Phần sau đây trình bày một chương trình giải quyết vấn đề bằng cách sử dụng trình bao bọc MPSolver và trình giải LP.

Lưu ý. Để chạy chương trình bên dưới, bạn cần cài đặt OR-Tools.

Trình giải quyết tối ưu hoá tuyến tính OR-Tools chính là Glop, trình giải quyết lập trình tuyến tính nội bộ của Google. Giải pháp này nhanh, tiết kiệm bộ nhớ và ổn định về số lượng.

Nhập trình bao bọc trình giải tuyến tính

Nhập (hoặc thêm) trình bao bọc trình phân giải tuyến tính OR-Tools, một giao diện dành cho trình phân giải MIP và trình phân giải tuyến tính, như được hiển thị dưới đây.

Python

from ortools.linear_solver import pywraplp

C++

#include <iostream>
#include <memory>

#include "ortools/linear_solver/linear_solver.h"

Java

import com.google.ortools.Loader;
import com.google.ortools.linearsolver.MPConstraint;
import com.google.ortools.linearsolver.MPObjective;
import com.google.ortools.linearsolver.MPSolver;
import com.google.ortools.linearsolver.MPVariable;

C#

using System;
using Google.OrTools.LinearSolver;

Khai báo trình phân giải LP

MPsolver là một trình bao bọc cho một số trình phân giải, bao gồm cả Glop. Mã dưới đây khai báo trình giải GLOP.

Python

solver = pywraplp.Solver.CreateSolver("GLOP")
if not solver:
    return

C++

std::unique_ptr<MPSolver> solver(MPSolver::CreateSolver("SCIP"));
if (!solver) {
  LOG(WARNING) << "SCIP solver unavailable.";
  return;
}

Java

MPSolver solver = MPSolver.createSolver("GLOP");

C#

Solver solver = Solver.CreateSolver("GLOP");
if (solver is null)
{
    return;
}

Lưu ý: Hãy thay thế PDLP cho GLOP để sử dụng một trình phân giải LP thay thế. Để biết thêm thông tin chi tiết về cách chọn trình phân giải, hãy xem nội dung giải quyết LP nâng cao và để cài đặt trình phân giải bên thứ ba, hãy xem hướng dẫn cài đặt.

Tạo các biến

Trước tiên, hãy tạo các biến x và y có giá trị nằm trong khoảng từ 0 đến vô cực.

Python

x = solver.NumVar(0, solver.infinity(), "x")
y = solver.NumVar(0, solver.infinity(), "y")

print("Number of variables =", solver.NumVariables())

C++

const double infinity = solver->infinity();
// x and y are non-negative variables.
MPVariable* const x = solver->MakeNumVar(0.0, infinity, "x");
MPVariable* const y = solver->MakeNumVar(0.0, infinity, "y");
LOG(INFO) << "Number of variables = " << solver->NumVariables();

Java

double infinity = java.lang.Double.POSITIVE_INFINITY;
// x and y are continuous non-negative variables.
MPVariable x = solver.makeNumVar(0.0, infinity, "x");
MPVariable y = solver.makeNumVar(0.0, infinity, "y");
System.out.println("Number of variables = " + solver.numVariables());

C#

Variable x = solver.MakeNumVar(0.0, double.PositiveInfinity, "x");
Variable y = solver.MakeNumVar(0.0, double.PositiveInfinity, "y");

Console.WriteLine("Number of variables = " + solver.NumVariables());

Xác định các điều kiện ràng buộc

Tiếp theo, hãy xác định các điều kiện ràng buộc cho biến. Đặt một tên riêng biệt cho mỗi quy tắc ràng buộc (chẳng hạn như constraint0), sau đó xác định các hệ số cho quy tắc ràng buộc đó.

Python

# Constraint 0: x + 2y <= 14.
solver.Add(x + 2 * y <= 14.0)

# Constraint 1: 3x - y >= 0.
solver.Add(3 * x - y >= 0.0)

# Constraint 2: x - y <= 2.
solver.Add(x - y <= 2.0)

print("Number of constraints =", solver.NumConstraints())

C++

// x + 2*y <= 14.
MPConstraint* const c0 = solver->MakeRowConstraint(-infinity, 14.0);
c0->SetCoefficient(x, 1);
c0->SetCoefficient(y, 2);

// 3*x - y >= 0.
MPConstraint* const c1 = solver->MakeRowConstraint(0.0, infinity);
c1->SetCoefficient(x, 3);
c1->SetCoefficient(y, -1);

// x - y <= 2.
MPConstraint* const c2 = solver->MakeRowConstraint(-infinity, 2.0);
c2->SetCoefficient(x, 1);
c2->SetCoefficient(y, -1);
LOG(INFO) << "Number of constraints = " << solver->NumConstraints();

Java

// x + 2*y <= 14.
MPConstraint c0 = solver.makeConstraint(-infinity, 14.0, "c0");
c0.setCoefficient(x, 1);
c0.setCoefficient(y, 2);

// 3*x - y >= 0.
MPConstraint c1 = solver.makeConstraint(0.0, infinity, "c1");
c1.setCoefficient(x, 3);
c1.setCoefficient(y, -1);

// x - y <= 2.
MPConstraint c2 = solver.makeConstraint(-infinity, 2.0, "c2");
c2.setCoefficient(x, 1);
c2.setCoefficient(y, -1);
System.out.println("Number of constraints = " + solver.numConstraints());

C#

// x + 2y <= 14.
solver.Add(x + 2 * y <= 14.0);

// 3x - y >= 0.
solver.Add(3 * x - y >= 0.0);

// x - y <= 2.
solver.Add(x - y <= 2.0);

Console.WriteLine("Number of constraints = " + solver.NumConstraints());

Xác định hàm mục tiêu

Mã sau đây xác định hàm mục tiêu, 3x + 4y và chỉ định rằng đây là vấn đề về tối đa hoá.

Python

# Objective function: 3x + 4y.
solver.Maximize(3 * x + 4 * y)

C++

// Objective function: 3x + 4y.
MPObjective* const objective = solver->MutableObjective();
objective->SetCoefficient(x, 3);
objective->SetCoefficient(y, 4);
objective->SetMaximization();

Java

// Maximize 3 * x + 4 * y.
MPObjective objective = solver.objective();
objective.setCoefficient(x, 3);
objective.setCoefficient(y, 4);
objective.setMaximization();

C#

// Objective function: 3x + 4y.
solver.Maximize(3 * x + 4 * y);

Gọi trình giải

Mã sau đây gọi trình giải.

Python

print(f"Solving with {solver.SolverVersion()}")
status = solver.Solve()

C++

const MPSolver::ResultStatus result_status = solver->Solve();
// Check that the problem has an optimal solution.
if (result_status != MPSolver::OPTIMAL) {
  LOG(FATAL) << "The problem does not have an optimal solution!";
}

Java

final MPSolver.ResultStatus resultStatus = solver.solve();

C#

Solver.ResultStatus resultStatus = solver.Solve();

Hiển thị giải pháp

Mã sau đây sẽ hiển thị giải pháp.

Python

if status == pywraplp.Solver.OPTIMAL:
    print("Solution:")
    print(f"Objective value = {solver.Objective().Value():0.1f}")
    print(f"x = {x.solution_value():0.1f}")
    print(f"y = {y.solution_value():0.1f}")
else:
    print("The problem does not have an optimal solution.")

C++

LOG(INFO) << "Solution:";
LOG(INFO) << "Optimal objective value = " << objective->Value();
LOG(INFO) << x->name() << " = " << x->solution_value();
LOG(INFO) << y->name() << " = " << y->solution_value();

Java

if (resultStatus == MPSolver.ResultStatus.OPTIMAL) {
  System.out.println("Solution:");
  System.out.println("Objective value = " + objective.value());
  System.out.println("x = " + x.solutionValue());
  System.out.println("y = " + y.solutionValue());
} else {
  System.err.println("The problem does not have an optimal solution!");
}

C#

// Check that the problem has an optimal solution.
if (resultStatus != Solver.ResultStatus.OPTIMAL)
{
    Console.WriteLine("The problem does not have an optimal solution!");
    return;
}
Console.WriteLine("Solution:");
Console.WriteLine("Objective value = " + solver.Objective().Value());
Console.WriteLine("x = " + x.SolutionValue());
Console.WriteLine("y = " + y.SolutionValue());

Chương trình đầy đủ

Dưới đây là toàn bộ các chương trình.

Python

from ortools.linear_solver import pywraplp


def LinearProgrammingExample():
    """Linear programming sample."""
    # Instantiate a Glop solver, naming it LinearExample.
    solver = pywraplp.Solver.CreateSolver("GLOP")
    if not solver:
        return

    # Create the two variables and let them take on any non-negative value.
    x = solver.NumVar(0, solver.infinity(), "x")
    y = solver.NumVar(0, solver.infinity(), "y")

    print("Number of variables =", solver.NumVariables())

    # Constraint 0: x + 2y <= 14.
    solver.Add(x + 2 * y <= 14.0)

    # Constraint 1: 3x - y >= 0.
    solver.Add(3 * x - y >= 0.0)

    # Constraint 2: x - y <= 2.
    solver.Add(x - y <= 2.0)

    print("Number of constraints =", solver.NumConstraints())

    # Objective function: 3x + 4y.
    solver.Maximize(3 * x + 4 * y)

    # Solve the system.
    print(f"Solving with {solver.SolverVersion()}")
    status = solver.Solve()

    if status == pywraplp.Solver.OPTIMAL:
        print("Solution:")
        print(f"Objective value = {solver.Objective().Value():0.1f}")
        print(f"x = {x.solution_value():0.1f}")
        print(f"y = {y.solution_value():0.1f}")
    else:
        print("The problem does not have an optimal solution.")

    print("\nAdvanced usage:")
    print(f"Problem solved in {solver.wall_time():d} milliseconds")
    print(f"Problem solved in {solver.iterations():d} iterations")


LinearProgrammingExample()

C++

#include <iostream>
#include <memory>

#include "ortools/linear_solver/linear_solver.h"

namespace operations_research {
void LinearProgrammingExample() {
  std::unique_ptr<MPSolver> solver(MPSolver::CreateSolver("SCIP"));
  if (!solver) {
    LOG(WARNING) << "SCIP solver unavailable.";
    return;
  }

  const double infinity = solver->infinity();
  // x and y are non-negative variables.
  MPVariable* const x = solver->MakeNumVar(0.0, infinity, "x");
  MPVariable* const y = solver->MakeNumVar(0.0, infinity, "y");
  LOG(INFO) << "Number of variables = " << solver->NumVariables();

  // x + 2*y <= 14.
  MPConstraint* const c0 = solver->MakeRowConstraint(-infinity, 14.0);
  c0->SetCoefficient(x, 1);
  c0->SetCoefficient(y, 2);

  // 3*x - y >= 0.
  MPConstraint* const c1 = solver->MakeRowConstraint(0.0, infinity);
  c1->SetCoefficient(x, 3);
  c1->SetCoefficient(y, -1);

  // x - y <= 2.
  MPConstraint* const c2 = solver->MakeRowConstraint(-infinity, 2.0);
  c2->SetCoefficient(x, 1);
  c2->SetCoefficient(y, -1);
  LOG(INFO) << "Number of constraints = " << solver->NumConstraints();

  // Objective function: 3x + 4y.
  MPObjective* const objective = solver->MutableObjective();
  objective->SetCoefficient(x, 3);
  objective->SetCoefficient(y, 4);
  objective->SetMaximization();

  const MPSolver::ResultStatus result_status = solver->Solve();
  // Check that the problem has an optimal solution.
  if (result_status != MPSolver::OPTIMAL) {
    LOG(FATAL) << "The problem does not have an optimal solution!";
  }

  LOG(INFO) << "Solution:";
  LOG(INFO) << "Optimal objective value = " << objective->Value();
  LOG(INFO) << x->name() << " = " << x->solution_value();
  LOG(INFO) << y->name() << " = " << y->solution_value();
}
}  // namespace operations_research

int main(int argc, char** argv) {
  operations_research::LinearProgrammingExample();
  return EXIT_SUCCESS;
}

Java

package com.google.ortools.linearsolver.samples;
import com.google.ortools.Loader;
import com.google.ortools.linearsolver.MPConstraint;
import com.google.ortools.linearsolver.MPObjective;
import com.google.ortools.linearsolver.MPSolver;
import com.google.ortools.linearsolver.MPVariable;

/** Simple linear programming example. */
public final class LinearProgrammingExample {
  public static void main(String[] args) {
    Loader.loadNativeLibraries();
    MPSolver solver = MPSolver.createSolver("GLOP");

    double infinity = java.lang.Double.POSITIVE_INFINITY;
    // x and y are continuous non-negative variables.
    MPVariable x = solver.makeNumVar(0.0, infinity, "x");
    MPVariable y = solver.makeNumVar(0.0, infinity, "y");
    System.out.println("Number of variables = " + solver.numVariables());

    // x + 2*y <= 14.
    MPConstraint c0 = solver.makeConstraint(-infinity, 14.0, "c0");
    c0.setCoefficient(x, 1);
    c0.setCoefficient(y, 2);

    // 3*x - y >= 0.
    MPConstraint c1 = solver.makeConstraint(0.0, infinity, "c1");
    c1.setCoefficient(x, 3);
    c1.setCoefficient(y, -1);

    // x - y <= 2.
    MPConstraint c2 = solver.makeConstraint(-infinity, 2.0, "c2");
    c2.setCoefficient(x, 1);
    c2.setCoefficient(y, -1);
    System.out.println("Number of constraints = " + solver.numConstraints());

    // Maximize 3 * x + 4 * y.
    MPObjective objective = solver.objective();
    objective.setCoefficient(x, 3);
    objective.setCoefficient(y, 4);
    objective.setMaximization();

    final MPSolver.ResultStatus resultStatus = solver.solve();

    if (resultStatus == MPSolver.ResultStatus.OPTIMAL) {
      System.out.println("Solution:");
      System.out.println("Objective value = " + objective.value());
      System.out.println("x = " + x.solutionValue());
      System.out.println("y = " + y.solutionValue());
    } else {
      System.err.println("The problem does not have an optimal solution!");
    }

    System.out.println("\nAdvanced usage:");
    System.out.println("Problem solved in " + solver.wallTime() + " milliseconds");
    System.out.println("Problem solved in " + solver.iterations() + " iterations");
  }

  private LinearProgrammingExample() {}
}

C#

using System;
using Google.OrTools.LinearSolver;

public class LinearProgrammingExample
{
    static void Main()
    {
        Solver solver = Solver.CreateSolver("GLOP");
        if (solver is null)
        {
            return;
        }
        // x and y are continuous non-negative variables.
        Variable x = solver.MakeNumVar(0.0, double.PositiveInfinity, "x");
        Variable y = solver.MakeNumVar(0.0, double.PositiveInfinity, "y");

        Console.WriteLine("Number of variables = " + solver.NumVariables());

        // x + 2y <= 14.
        solver.Add(x + 2 * y <= 14.0);

        // 3x - y >= 0.
        solver.Add(3 * x - y >= 0.0);

        // x - y <= 2.
        solver.Add(x - y <= 2.0);

        Console.WriteLine("Number of constraints = " + solver.NumConstraints());

        // Objective function: 3x + 4y.
        solver.Maximize(3 * x + 4 * y);

        Solver.ResultStatus resultStatus = solver.Solve();

        // Check that the problem has an optimal solution.
        if (resultStatus != Solver.ResultStatus.OPTIMAL)
        {
            Console.WriteLine("The problem does not have an optimal solution!");
            return;
        }
        Console.WriteLine("Solution:");
        Console.WriteLine("Objective value = " + solver.Objective().Value());
        Console.WriteLine("x = " + x.SolutionValue());
        Console.WriteLine("y = " + y.SolutionValue());

        Console.WriteLine("\nAdvanced usage:");
        Console.WriteLine("Problem solved in " + solver.WallTime() + " milliseconds");
        Console.WriteLine("Problem solved in " + solver.Iterations() + " iterations");
    }
}

Giải pháp tối ưu

Chương trình sẽ trả về giải pháp tối ưu cho bài toán, như thể hiện dưới đây.

Number of variables = 2
Number of constraints = 3
Solution:
x = 6.0
y = 4.0
Optimal objective value = 34.0

Sau đây là biểu đồ thể hiện giải pháp:

Đường màu xanh lục nét đứt được xác định bằng cách đặt hàm mục tiêu bằng giá trị tối ưu của nó là 34. Bất kỳ đường nào có phương trình có dạng 3x + 4y = c đều song song với đường nét đứt và 34 là giá trị c lớn nhất mà đường thẳng đó giao cắt với vùng khả thi.

Để tìm hiểu thêm về cách giải bài tập tối ưu hoá tuyến tính, hãy xem nội dung giải quyết LP nâng cao.