二重シンプレックスでのリニアプログラミングR

Question

私はRで解決しようとしている線形プログラミングの問題があります。私はlpSolveパッケージを使用しています。 lpSolveはデフォルトでprimal simplexアルゴリズムを使用して解を求めます。アルゴリズムをdual simplexに変更したいのですが？結果は2つのアルゴリズムで大きく異なります。デュアルシンプレックスアルゴリズムを使用して以下の問題を解決するのに役立つ他のパッケージがありますか？次のようにRでlpSolveを用い

library("lpSolve") 

f.obj <- c(rep(1,12),rep(0,4)) 
f.cons <- matrix(c(1,-1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,-1,0,0, 
        0,0,1,-1,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,-1,0, 
        0,0,0,0,1,-1,0,0,0,0,0,0,1,0,0,-1, 
        0,0,0,0,0,0,1,-1,0,0,0,0,0,1,-1,0, 
        0,0,0,0,0,0,0,0,1,-1,0,0,0,1,0,-1, 
        0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,-1,0,0,1,-1),nrow=6,byrow=T) 

f.dir <- rep("=",6) 

f.rhs <- c(-1.0986,1.6094,-1.0986,1.94591,1.3863,-1.7917) 

g <- lp ("min", f.obj, f.cons, f.dir, f.rhs,compute.sens=TRUE) 
g$solution 

プライマルシンプレックスである：

0 0 0 0 0 0.91630 0.0 0.76209 0.47 0 0 0 1.60940 2.70800 0 1.79170 

デュアルシンプレックス次のようにLingoのソフトウェアおよびSASを使用することである：

0 0.76214 0 0 1.23214 0 0 0 0.15415 0 0 0 0.8473 1.9459 0 1.7918 

目的関数は、両方に同じですアルゴリズムは2.14839

Answer 1

lpSolveAPI、あなたのソルバーを微調整することができます

lprec <- make.lp(0, ncol=16) 
set.objfn(lprec, obj=c(rep(1,12), rep(0,4))) 

add.constraint(lprec, xt=c(1,-1,1,-1), indices=c(1, 2, 13, 14), type="=", rhs=-1.0986) 
add.constraint(lprec, xt=c(1,-1,1,-1), indices=c(3, 4, 13, 15), type="=", rhs=1.6094) 
add.constraint(lprec, xt=c(1,-1,1,-1), indices=c(5, 6, 13, 16), type="=", rhs=-1.0986) 
add.constraint(lprec, xt=c(1,-1,1,-1), indices=c(7, 8, 14, 15), type="=", rhs=1.94591) 
add.constraint(lprec, xt=c(1,-1,1,-1), indices=c(9, 10, 14, 16), type="=", rhs=1.3863) 
add.constraint(lprec, xt=c(1,-1,1,-1), indices=c(11, 12, 15, 16), type="=", rhs=-1.7917) 

lp.control(lprec, simplextype="dual", pivoting="dantzig", verbose="detailed") 
solve(lprec) 
get.variables(lprec) 
# [1] 0.00000 0.00000 0.76209 0.00000 0.00000 0.15421 0.00000 0.00000 1.23209 
# [10] 0.00000 0.00000 0.00000 0.84731 1.94591 0.00000 1.79170 

は詳細について?lp.control.optionsを参照してください。しかし、私はLINGO/SASのソリューションを再現できませんでした。