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sudoku.r.

# Copyright 2019, 狗万app足彩Gurobi Optimization, LLC */ # #数独例子。数独板是一个9x9网格，它被进一步划分为3x3网格# of 3x3网格。网格中的每个单元格都必须接受0到9之间的值。在同一行、列或3x3子网格中，没有两个网格单元格可以使用#相同的值。# #在MIP公式中，二进制变量x[i,j,v]表示# cell 是否取值'v'。约束条件如下:# 1。每个单元格必须恰好取一个值(sum_v x[i,j,v] = 1) # 2。每个值每一行使用一次(sum_i x[i,j,v] = 1) # 3。每个值每列使用一次(sum_j x[i,j,v] = 1) # 4。# #这个例子的输入数据集可以在examples/data/sudoku*中找到。 # library(Matrix) library(gurobi) args <- commandArgs(trailingOnly = TRUE) if (length(args) < 1) { stop('Usage: Rscript sudoku.R filename\n') } # Read input file conn <- file(args[1], open='r') if(!isOpen(conn)) { cat('Could not read file',args[1],'\n') stop('Stop now\n') } linn <- readLines(conn) close(conn) # Ensure that all lines have the same length as the number of lines, and # that the character set is the correct one. # Load fixed positions in board Dim <- length(linn) board <- matrix(0, Dim, Dim, byrow = TRUE) if (Dim != 9) { cat('Input file',args[1],'has',Dim,'lines instead of 9\n') stop('Stop now\n') } for (i in 1:Dim) { line <- strsplit(linn[[i]],split='')[[1]] if (length(line) != Dim) { cat('Input line',i,'has',length(line),'characters, expected',Dim,'\n') stop('Stop now\n') } for (j in 1:Dim) { if (line[[j]] != '.') { k <- as.numeric(line[[j]]) if (k < 1 || k > Dim) { cat('Unexpected character in Input line',i,'character',j,'\n') stop('Stop now\n') } else { board[i,j] = k } } } } # Map X[i,j,k] into an index variable in the model nVars <- Dim * Dim * Dim varIdx <- function(i,j,k) {i + (j-1) * Dim + (k-1) * Dim * Dim} cat('Dataset grid:',Dim,'x',Dim,'\n') # Set-up environment env <- list() env＄<- list() model . logfile <- 'sudoku.log' #构建模型＄Modelname <-“sudoku”模型＄modelsense <- 'min' #创建变量名、类型和边界模型＄vtype <- 'B'模型＄lb <- rep(0, nVars)模型＄ub <- rep(1, nVars)模型＄varnames <- rep("， nVars) for (i in 1:Dim) {for (j in 1:Dim) {for (k in 1:Dim) {if (board[i,j] == k)模型＄lb[varIdx(i,j,k)] = 1模型＄varnames[varIdx(i,j,k)] = paste0('X'，i,j,k)}}} #创建(空)约束:模型＄一个<- spMatrix(0,nVars)模型＄RHS <- c()模型＄感觉< -  c（）模型＄{B <- spMatrix(1, nVars, i = rep(1,Dim)， j = varIdx(i,j,1:Dim)， x = rep(1,Dim))模型＄a < -  rbind（型号＄A、B)模型＄rhs < - c(模型＄, 1)模型＄感觉< -  c（模型＄意义上说,' = ')模型＄constrnames < - c(模型＄{for (k in 1:Dim) {B <- spMatrix(1, nVars, i = rep(1,Dim)， j = varIdx(i,1:Dim,k)， x = rep(1,Dim))模型的每个列必须出现一次＄a < -  rbind（型号＄A、B)模型＄rhs < - c(模型＄, 1)模型＄感觉< -  c（模型＄意义上说,' = ')模型＄constrnames < - c(模型＄Constrame，Paste0（'deportvalueInrow'，i，k））}}} #ach值必须在每行中出现一次（j在1：dim中的）{（k在1：dim中）{b < -  spmatrix（1，nvars，i = rep（1，dim），j = varidx（1：dim，j，k），x = rep（1，dim））模型＄a < -  rbind（型号＄A、B)模型＄rhs < - c(模型＄, 1)模型＄感觉< -  c（模型＄意义上说,' = ')模型＄constrnames < - c(模型＄Constrame，Paste0（'ordrevalueincolumn'，j，k））}}＃每个值必须在每个子级Subdim < -  3中出现一次（k在1：dim中的k）{（g1在1：subdim）{for（g21：subdim）{b < -  spmatrix（1，nvars，i = rep（1，dim），j = c（varidx（1+（g1-1）* subdim，（g2-1）* subdim + 1：subdim，k），varidx（2+（g1-1）* subdim，（g2-1）* subdim + 1：subdim，k），varidx（3+（g1-1）* subdim，（g2-1）* subdim+ 1：subdim，k）），x = rep（1，dim））模型＄a < -  rbind（型号＄A、B)模型＄rhs < - c(模型＄, 1)模型＄感觉< -  c（模型＄意义上说,' = ')模型＄constrnames < - c(模型＄}} #保存模型gurobi_write(model， 'sudoku ');#优化模型结果<- gurobi(model, env = env) if (result . lp'， env＄status =='最佳'）{cat（'解决方案：\ n'）cat（'-----------------------------------------------------\n') for (i in 1:Dim) { for (j in 1:Dim) { if (j %% SubDim == 1) cat('| ') for (k in 1:Dim) { if (result＄x [varidx（i，j，k）]> 0.99）{cat（k，''）}}} cat（'| \ n'）如果（i %% subdim == 0）cat（'------------------------------ \ n'）}} else {cat（'问题是不可行的\ n'）}＃清除空间RM（结果，型号，板，LINN，ENV）