在Optano建模中使用一种方法作为目标

Question

我试图在C#中使用Optano建模(使用GLPK求解器)来最小化一个函数。目标函数不是一个直截了当的公式，而是返回单个数字的方法中的一系列计算(在这种情况下，数据集的方差，但是还有其他需要方法解决的问题)。我希望能够把这种方法作为目标。

我能够在Microsoft.Solver.Foundation中做到这一点，但这是( a)十年的不支持，b)许可证的限制，c)我很确定有一个错误破坏了我的一个模型。

我的Optano设置如下所示。

using (ModelScope modelScope = new ModelScope())
{
    OPTANO.Modeling.Optimization.Model model = new OPTANO.Modeling.Optimization.Model();

    foreach (KeyValuePair<string, decimal> weight in Weights)
    {
        model.AddVariable(new Variable(weight.Key, 0, 1, VariableType.Continuous));
    }

    model.AddConstraint(Expression.Sum(model.Variables) == 1);

    model.AddObjective(new Objective(Expression.Sum(GetResult(model.Variables.ToArray())), "MinimumResult", ObjectiveSense.Minimize));

    List<double> GetResult(Variable[] variables)
    {
        //*****Calculate stuff*****

        return result;//Return a List<double> containing a single element.
    }

    using (GLPKSolver solver = new GLPKSolver())
    {
        var solution = solver.Solve(model);

        if (solution.ModelStatus == OPTANO.Modeling.Optimization.Solver.ModelStatus.Feasible)
        {
            Console.WriteLine("Minimum result: " + solution.GetObjectiveValue("MinimumResult"));
            Console.WriteLine("\nWeights:");
            foreach (KeyValuePair<string, double> solvedValue in solution.VariableValues)
            {
                Console.WriteLine(solvedValue);
            }
        }
    }
}

如果我从GetResult()方法返回一个double，就会出现类型冲突，因为AddObjective()需要一个目标，而目标本身需要一个表达式。但是，Expression.Sum()接受一个列表并返回一个表达式，这就是为什么我将一个单长度的列表传递给它，然后将它传递给一个新的目标。

无论我做什么，它总是将方差最小化到0，并返回变量(其中有5)，其中一个等于1，其余的等于0。我知道Excel的实际结果应该是什么(其中只有两个应该是零，方差应该是0.032)。

因此，问题是，如何使求解器最小化GetResult()方法的结果？

Answer 1

几个注意事项:我不知道Optano框架，也不太了解C#，但我熟悉您正在使用的求解器。我想你对建造一个模型有误解.

求解器需要一个表达式，它可以计算任意次数。它无法访问神奇的GetResult函数。Optano只是在构建一个表达式，求解者可以在内部计算任意次数，因此不可能在函数中进行一些任意复杂的数学运算，并返回一个数字，并将该数字作为目标值传递。

因此，您需要在Optano框架中构建一个表达式并返回该表达式，这应该是对模型中的变量和常量执行的简单数学运算。

也许有一种方法可以在您试图解决之前打印您的模型，以验证您是否有一个好的表达式？

Answer 2

“目标函数不是直截了当的公式，而是返回单个数字的方法中的一系列计算(在这种情况下，数据集的方差，但还有其他需要方法解决的问题)。”我希望你能意识到GLPK只适用于线性模型。