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math.simplex
- シンプレックスソルバー線形計画問題をシンプレックス法で解く実装です。
{math.simplex}
Aは m x n の数値配列、bは m個の数値のシーケンス、
cはn個の数値のシーケンスで、またgoalは
:maximize
か:minimize
です。
この手続きは次の制約を満たす長さnのf64vectorであるxを返します:
制約条件 A
x <= b および x >= 0 のもとで、
内積 c . x が最大値もしくは最小値を取るx。
配列と2つのシーケンスは、全ての要素が数値でさえあればどんな型でも渡せます
(配列についてはgauche.array
- 配列参照)。内部的には、f64vector
と
f64array
が計算に使われます。
引数に渡した配列とシーケンスは変更されません。
bの要素は負であっても構いません。負の数がある場合、この手続きは 2-phaseシンプレックス法を使います。
制約が「定数項以上」である場合は、両辺の符号を反転して「定数項以下」の制約にしてください。 等しい制約がある場合は、あらかじめその関係を使って変数を減らすか、 「定数項以上」と「定数項以下」の制約を同時に与えることで解けます。
複数の解がある場合はどれか一つが返されます。
解が無い場合は#f
が返されます。
;; Maximize x1 + x2 under constraints of ;; x1 + 0.5*x2 <= 2.0 and ;; 3*x1 + 2*x2 <= 12.0 (simplex-solve '#,(<array> (0 2 0 2) 1 0.5 3 2) '#f64(2.0 12.0) :maximize '#(1 1)) ⇒ #f64(0.0 4.0)
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