我想在我的 Android 应用程序中构建一个新的线性编程模型,使用 cpl-java .
我的函数是E+T+U+URam,我想最小化这个函数,但我不知道如何使用这个库以及如何添加我的约束, 我的限制:
E<0 and T<0 and U<0.25 and URam<0.25
这是我的代码
com.quantego.clp.CLP model = new CLP();
CLPVariable energy = model.addVariable().free();
CLPVariable executionTime = model.addVariable().free();
CLPVariable cpuUsage = model.addVariable().free();
CLPVariable ramUsage = model.addVariable().free();
CLPExpression expression = model.createExpression().add(energy).add(executionTime).add(cpuUsage)
.add(ramUsage);
System.out.println("expression : " + expression.toString());
TreeMap<CLPVariable, Double> energyMap = new TreeMap<>();
energyMap.put(energy, 5.1);
TreeMap<CLPVariable, Double> exeTimeMap = new TreeMap<>();
exeTimeMap.put(executionTime, 5.0);
TreeMap<CLPVariable, Double> cpuusageMap = new TreeMap<>();
cpuusageMap.put(cpuUsage, 0.2);
TreeMap<CLPVariable, Double> ramusageMap = new TreeMap<>();
ramusageMap.put(ramUsage, 0.9);
model.addConstraint(energyMap, CLPConstraint.TYPE.LEQ, 0);
model.addConstraint(exeTimeMap, CLPConstraint.TYPE.LEQ, 0);
model.addConstraint(cpuusageMap, CLPConstraint.TYPE.LEQ, 0.25);
model.addConstraint(ramusageMap, CLPConstraint.TYPE.LEQ, 0.25);
最佳答案
根据您的描述,我推断您希望在变量范围内最小化决策变量 E、T、U、URam 的总和。由于没有任何约束来链接这些决策变量,因此最佳解决方案是将所有变量设置为其下限。
从变量的名称来看,我猜想下限实际上是零而不是负无穷大。将所有变量设置为零将使 E+T+U+URam 最小化,这将产生零的目标值。如果您希望负无穷大作为下界,则当前所述的优化问题将是无界的。
clp-java 中的广泛表述看起来像这样:
CLP model = new CLP().verbose(1);
CLPVariable energy = model.addVariable();
CLPVariable executionTime = model.addVariable();
CLPVariable cpuUsage = model.addVariable();
CLPVariable ramUsage = model.addVariable();
model.createExpression().add(energy,executionTime,cpuUsage,ramUsage).asObjective();
model.createExpression().add(energy).leq(0);
model.createExpression().add(executionTime).leq(0);
model.createExpression().add(cpuUsage).leq(0.25);
model.createExpression().add(ramUsage).leq(0.25);
model.minimize();
这能解决您的问题吗?
关于java - 如何使用 clp-java 的示例,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/44346925/