假设我们有一个矩阵 m:
> m
C1 C2
M1 70 80
M2 50 61
M3 45 40
机器 M1-M3 和客户 C1-C2。这些值表示每台机器可以为特定客户生产的产品量，例如如果使用M1，它将为C1生产70个项目，为C2生产80个项目。
我只想使用以下约束来最小化满足需求所需的所有机器的设置成本:
每个客户的需求 >= 120；如果用于任何客户，则每台机器的设置成本 = 1，否则为 0。
对于这个简单的示例，解决方案是使用机器 M1 和 M2(为 C1 生产 120 个，为 C2 生产 141 个)，导致总设置成本为 2。唯一其他可行的选择是使用机器 M1、M2 和M3，但这会导致设置成本为 3，因此不是最佳选择。
如何使用 R 解决这个问题？我使用 lpSolve 查看了一些示例，但我很难对设置成本进行建模，以便在机器生产任何东西时它们为 1，否则为 0。
最佳答案
阅读 MOSEK modeling manual 的第 6 章http://docs.mosek.com/generic/modeling-letter.pdf ，特别是第 6.2 节和其中的示例 6.1。这准确地告诉您如何使用二元变量对您的情况进行建模。然后在 lpsolve 中实现该方法，它允许您需要的二进制变量。
关于r - 如何使用 R 最小化线性规划模型的设置成本，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/31145993/