Cómo resolver el problema de programación lineal con DotNumerics?

Question

Estoy realmente interesado en el análisis numérico. He estado usando la aplicación de código abierto DotNumerics. Mi sistema lineal es el siguiente:

1 * x + 3 * y <= 150 
2 * x + 1 * y <= 100 

donde x >= 0, y >= 0

z = 10 * x + 15 * y 

que estoy tratando de resolver z (optimización ...)

I can use Simplex method to solve above problem as found in this link. También he enviado un correo electrónico al autor, sin embargo, él no ha respondido.

using DotNumerics.Optimization; 
using DotNumerics; 

namespace App.SimplexCalcLinearProgramming 
{ 
    class Program 
    { 
     static void Main(string[] args) 
     { 
      Simplex simplex = new Simplex(); 
      double[] initialGuess = new double[2]; 
      initialGuess[0] = 0.1; 
      initialGuess[1] = 2; 
      double[] minimum = simplex.ComputeMin(AmacFunction, initialGuess); 
      minimum.ToList().ForEach(q => Console.Write(q.ToString() + "\n")); 
      Console.ReadKey(); 
     } 

     static double AmacFunction(double[] x) 
     { 
      /* 
      * 1 * x + 3 * y <= 150 
      * 2 * x + 1 * y <= 100 
      * 
      * where x >= 0, y >= 0 
      * 
      * z = 10 * x + 15 * y 
      * 
      * Solve for z 
      */ 
      double f = 0; 
      f = 10*x[0]+15*x[1]; 
      return f; 
     } 
    } 
} 

Answer 1

No creo que DotNumerics pueda resolver problemas de LP por sí mismo. Por lo que interpreto la documentación, el Nelder–Mead (método simplex cuesta abajo) implementado solo se usa para resolver problemas simples de minimalización, no problemas de LP.

La última vez que resolví LP en C#, utilicé un contenedor .net en LP_Solve.

Si descarga el paquete lpsolve, debería venir con un ejemplo para .net. También puede conectarlo al microsoft solver foundation (see here), pero creo que MSF tiene algunos problemas de licencia y no puede usarlo libremente para aplicaciones comerciales. Pero aún así, MSF también puede ser interesante de revisar.

De nuevo, simplemente puede usar lpsolve sin MSF. Lpsolve es un buen solucionador de LP a menos que tengas problemas de tamaño masivo. Entonces puede valer la pena al menos buscar alternativas y comparar el rendimiento/adaptabilidad a su problema particular.