def constraint(w): lower_bound = 0 upper_bound = 0.05 return np.concatenate((w - upper_bound, lower_bound - w))
时间: 2024-04-22 11:26:49 浏览: 25
在上述代码中,`constraint`函数定义了约束条件,用于检查向量`w`中每个分量是否在0到0.05之间。具体而言,该函数返回的是一个数组,其中包含了每个分量的约束条件结果。
- 如果`w`中的某个分量超过了上界`upper_bound`,则对应位置的约束条件结果为`w - upper_bound`。
- 如果`w`中的某个分量低于下界`lower_bound`,则对应位置的约束条件结果为`lower_bound - w`。
最后,使用`np.concatenate`将这两个数组连接在一起,形成一个包含所有约束条件的数组。
这样做的目的是构建一个满足约束条件的向量,在这个向量中,每个分量都满足对应的约束条件。
请注意,这里假设`w`、`lower_bound`和`upper_bound`都是NumPy数组。确保它们的维度和尺寸是匹配的,以确保正确地进行相减和连接操作。
你可以根据实际问题和约束条件的要求,适当调整和修改该函数。
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<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> -<androidx.constraintlayout.widget.ConstraintLayout tools:context=".MainActivity" android:layout_height="match_parent" android:layout_width="match_parent" xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools" xmlns:app="http://schemas.android.com/apk/res-auto" xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"> <androidx.fragment.app.FragmentContainerView android:layout_height="match_parent" android:layout_width="match_parent" app:navGraph="@navigation/nav_graph" app:layout_constraintVertical_bias="0.452" app:layout_constraintTop_toTopOf="parent" app:layout_constraintStart_toStartOf="parent" app:layout_constraintHorizontal_bias="0.692" app:layout_constraintEnd_toEndOf="parent" app:layout_constraintBottom_toBottomOf="parent" app:defaultNavHost="true" android:name="androidx.navigation.fragment.NavHostFragment" android:id="@+id/fragmentContainerView"/> </androidx.constraintlayout.widget.ConstraintLayout>
这段代码是一个使用了 ConstraintLayout 布局的 Android 应用程序中的布局文件,其中包含了一个 FragmentContainerView,用于承载一个导航图(nav_graph),并且设置了该 FragmentContainerView 为默认的导航宿主(defaultNavHost)。同时,该布局文件还使用了 app 命名空间和 tools 命名空间,分别代表了 application 和 design-time tools。其中 app:navGraph 属性用于设置导航图,而 app:layout_constraint* 属性用于设置视图的约束条件,这些约束条件控制了视图的位置和大小。
import numpy as np from scipy.optimize import linprog def integer_cutting_plane(c, A, b, bounds): relaxed_A = A relaxed_b = b while True: res = linprog(c=c, A_ub=relaxed_A, b_ub=relaxed_b, bounds=bounds) x = res.x if all(int(val) == val for val in x): return x.astype(int) new_constraint = (relaxed_A @ x <= relaxed_b) relaxed_A = np.vstack((relaxed_A, new_constraint)) def get_bounds(): return [(0, None), (0, None)] def get_c(): return np.array([40, 90]) def get_A(): return np.array([[-9, -7], [-7, -20]]) def get_b(): return np.array([-56, -70]) if __name__ == '__main__': bounds = get_bounds() integer_cutting_plane(get_c(), get_A(), get_b(), bounds)以上代码运行报错ValueError: Invalid input for linprog: b_ub must be a 1-D array; b_ub must not have more than one non-singleton dimension and the number of rows in A_ub must equal the number of values in b_ub 请解决
在你的代码中,报错是因为在调用linprog函数时,传递给参数b_ub的参数relaxed_b是一个二维数组。linprog函数要求b_ub是一个一维数组。
要解决这个问题,你可以使用numpy库的flatten()方法将relaxed_b转换为一维数组。flatten()方法会将多维数组展平为一维数组。
以下是修改后的代码:
```python
import numpy as np
from scipy.optimize import linprog
def integer_cutting_plane(c, A, b, bounds):
relaxed_A = A
relaxed_b = b
while True:
res = linprog(c=c, A_ub=relaxed_A, b_ub=relaxed_b.flatten(), bounds=bounds)
x = res.x
if all(int(val) == val for val in x):
return x.astype(int)
new_constraint = (relaxed_A @ x <= relaxed_b)
relaxed_A = np.vstack((relaxed_A, new_constraint))
def get_bounds():
return [(0, None), (0, None)]
def get_c():
return np.array([40, 90])
def get_A():
return np.array([[-9, -7], [-7, -20]])
def get_b():
return np.array([-56, -70])
if __name__ == '__main__':
bounds = get_bounds()
integer_cutting_plane(get_c(), get_A(), get_b(), bounds)
```
通过使用flatten()方法将relaxed_b转换为一维数组,你可以解决报错问题。请注意,这里使用的是numpy库的flatten()方法,而不是reshape()方法。