用R求解2个下标的优化运输问题

Question

有没有人可以指导一下如何解决下面的问题。我不是在寻找答案，而是在R中解决这类问题的一个开始。我看过lsolve和lsolveapi这样的包，但所有的例子都只有一个下标。

最小化132x11 + 12x12 + 97x21 + 103x22

受制于constraint1 : x11+ x12 + x21≤135

constraint2 : x11 + x21 + x22≤56

xij≥0，全部i，j

对于如此大的sclae问题，请帮助并推荐合适的R包

Answer 1

根据评论，您编写的问题看起来与lpSolve的lp()函数中给出的示例几乎完全匹配。看看这是否起作用：

library(lpSolve)
f.obj <- c(132, 12, 97, 103)
f.con <- matrix(c(1, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1), ncol = 4, byrow = T)
f.dir <- c(">=", ">=")
f.rhs <- c(135, 56)
lp ("min", f.obj, f.con, f.dir, f.rhs)
#Success: the objective function is 6380 
lp ("min", f.obj, f.con, f.dir, f.rhs)$solution
#0 79 56  0

因此，对您的问题的完整回答是安装sos包，然后使用findFn("solve")或类似的东西。实际上，如果您输入findFn("transportation")，您将看到几个专门解决线性规划的包(如果您不能从诸如?solve之类的基础R中获得您需要的东西。