Hardprob/Maximum Bounded 0-1 Programming — различия между версиями

Материал из DISCOPAL
Перейти к: навигация, поиск
(Массовая правка: замена <m>Ax\le b</m> на <em>Ax ≤ b</em>)
 
(не показано 5 промежуточных версий этого же участника)
Строка 1: Строка 1:
<!-- start --><!-- {{svg-image-for-hard-problem|{{PAGENAME}}}} -->
+
<!-- start -->{{png-image-for-hard-problem|{{PAGENAME}}}}
* Целая <em>m×n</em>-матрица <m>A\in Z^{m\cdot n}</m>, целый <em>m</em>-вектор <m>b\in Z^m</m>, неотрицательный бинарный <m>n</m>-вектор <m>c\in \{0,1\}^n</m>.
+
* Целая <em>m×n</em>-матрица <m>A∈  Z^{m\cdot n}</m>, целый <em>m</em>-вектор <m>b∈  Z^m</m>, неотрицательный бинарный <m>n</m>-вектор <m>c∈  \{0,1\}^n</m>.
* Найти двоичный <em>n</em>-вектор <m>x\in \{0,1\}^n</m>, такой что <em>Ax ≤ b</em>.
+
* Найти двоичный <em>n</em>-вектор <m>x∈  \{0,1\}^n</m>, такой что <em>Ax ≤ b</em>.
 
* Максимизировать скалярное произведение <em>c</em> и <em>x</em>, т.е., <m>\displaystyle\sum\limits_{i=1}^{n} c_i x_i → \max</m>.
 
* Максимизировать скалярное произведение <em>c</em> и <em>x</em>, т.е., <m>\displaystyle\sum\limits_{i=1}^{n} c_i x_i → \max</m>.
  
 
----
 
----
 
{{hard-problem-on-lab17|{{PAGENAME}}}}
 
{{hard-problem-on-lab17|{{PAGENAME}}}}
<!-- * {{has-testdata-and-visualization}} -->
+
* {{has-testdata-and-visualization}}
<!-- * {{has-pyomo-model}}   -->
+
* {{has-pyomo-model}}
 
<!-- * {{has-npc-reduction}} -->
 
<!-- * {{has-npc-reduction}} -->
 
<!-- * {{add-random-fuzzing-tests}} -->
 
<!-- * {{add-random-fuzzing-tests}} -->
Строка 19: Строка 19:
  
 
[[Категория:ClassicHardProblems]]
 
[[Категория:ClassicHardProblems]]
 +
[[Категория:Mathematical Programming]]

Текущая версия на 13:26, 27 апреля 2023

Maximum-bounded-0-1-programming.png
  • Целая m×n-матрица , целый m-вектор , неотрицательный бинарный -вектор .
  • Найти двоичный n-вектор , такой что Ax ≤ b.
  • Максимизировать скалярное произведение c и x, т.е., .

Задача в лаб22 (рид-онли просмотр)

  • Data-vis-logo.png — есть тестовые данные и визуализация.
  • PyomoLogo.png — есть Pyomo-формулировка для ЦЛП.