Ilog Cp 生产排程问题 在C#中 使用 PieceWise linear 作为惩罚函数的例子

ILOG CP是一个强大的生产排程工具，它可以帮助用户解决生产排程问题。在C#中使用PieceWise linear作为惩罚函数，可以通过以下步骤实现：

1. 定义PieceWise linear函数的类

public class PieceWiseLinear
{
    private List<double> x;
    private List<double> y;
    private List<double> m;

    public PieceWiseLinear(List<double> x, List<double> y)
    {
        this.x = x;
        this.y = y;
        this.m = new List<double>();

        for (int i = 0; i < x.Count - 1; i++)
        {
            double slope = (y[i + 1] - y[i]) / (x[i + 1] - x[i]);
            m.Add(slope);
        }
    }

    public double Evaluate(double val)
    {
        int i = 0;
        while (i < x.Count && val > x[i])
        {
            i++;
        }

        if (i == 0)
        {
            return y[0] + m[0] * (val - x[0]);
        }
        else if (i == x.Count)
        {
            return y[x.Count - 1] + m[x.Count - 2] * (val - x[x.Count - 2]);
        }
        else
        {
            return y[i - 1] + m[i - 1] * (val - x[i - 1]);
        }
    }
}

2. 在ILOG CP模型中使用PieceWise linear函数作为惩罚函数

using ILOG.CP;
using ILOG.Concert;
using System.Collections.Generic;

public class ProductionScheduling
{
    public void Solve()
    {
        CP cp = new CP();

        // Define variables
        INumVar x = cp.NumVar(0.0, 100.0);
        INumVar y = cp.NumVar(0.0, 100.0);

        // Define PieceWise linear function as penalty function
        List<double> pw_x = new List<double>() { 0.0, 50.0, 100.0 };
        List<double> pw_y = new List<double>() { 0.0, 10.0, 0.0 };
        PieceWiseLinear penalty = new PieceWiseLinear(pw_x, pw_y);

        // Add constraint with penalty function
        cp.Add(cp.Le(x, y).Or(cp.Penalty(penalty.Evaluate(x - y), 1000)));

        // Define objective
        cp.Add(cp.Maximize(x + y));

        // Solve model
        cp.Solve();

        // Get solution values
        double x_val = cp.GetValue(x);
        double y_val = cp.GetValue(y);
    }
}

在上述示例中，我们定义了一个PieceWise linear函数作为惩罚函数，并将其用于ILOG CP模型中的约束。在求解模型时，ILOG CP会尝试最小化目标函数，并尽可能地满足所有约束条件。如果约束条件无法满足，ILOG CP会使用惩罚函数引入额外的惩罚项，以确保模型仍然具有可行解。