workforce3。R
Gurobi Optimizatio狗万app足彩n, LLC版权所有每个工人在特定的一天可能有空，也可能没空。如果问题不能解决，放松模型#，以确定哪些约束不能满足，以及需要放松多少#。printsolution <- Function (result) {if(result . printsolution, result . printsolution, result . printsolution, result . printsolution, result . printsolution＄status == '最优'){cat('最优目标是'，结果＄if ('Schedule:\n') for (s in 1:nShifts) {cat('\t'， shift [s]，':') for (w in 1:nWorkers) {if ('Schedule:\n') for (s in 1:nShifts)＄x [varIdx (w s)] > 0.9)猫(工人[w], ' ')}猫(' \ n ') } } } # 定义数据nShifts < 7 - 14 nWorkers <据nvar < - nShifts * nWorkers varIdx < -函数(w s) {s + (w1) * nShifts} <转变- c(‘Mon1’,‘Tue2’,‘Wed3’,‘Thu4’,‘Fri5’,‘Sat6’,‘Sun7’,‘Mon8’,‘Tue9’,‘Wed10’,‘Thu11’,‘Fri12’,‘Sat13’,‘Sun14’)工人< - c(“艾米”、“鲍勃”、“凯西”,“丹”,“Ed”,“弗雷德”,“顾”)支付< - c(10、12、10、8、8,9,11)shiftRequirements < - c(3、2、4、4、5、6、5、2、2、3、4、6、7、5)可用性< -列表(c (0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1), c (1, - 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0), c (0, 0, 1, 1, - 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1), c (0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1), c (1, 1, 1, 1, 1,0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1), c (1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1), c(1, 1, - 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1)) #设置环境env < -列表()env＄#建立模型模型<- list()模型＄- 'workforce3'模型＄初始化赋值决策变量:# x[w][s] == 1，如果worker w被赋值#到shift s。由于赋值模型总是产生整数#的解，所以我们使用连续变量并将其作为LP求解。模型＄Lb <- 0模型＄ub <- rep(1, nVars)模型＄obj <- rep(0, nVars)模型＄varnames <- rep("，nVars) for (w in 1:nWorkers) {for (s in 1: nshift) {model . php . php . php . php＄varnames[varIdx(w,s)] = paste0(Workers[w]，'.'， shift [s]) model . php ()＄obj[varIdx(w,s)] = pay[w] if (availability[[w]][s] == 0＄ub[varIdx(w,s)] = 0}} #设置转移需求约束模型＄A <- spMatrix(nshift,nVars, i = c(mapply(rep,1: nshift,nWorkers))， j = mapply(varIdx,1:nWorkers, mapply(rep,1: nshift,nWorkers))， x = rep(1, nshift * nWorkers)))模型＄<- rep('='， nshift)模型＄rhs <- shift需求模型＄constrnames <- shift #保存模型gurobi_write(model，'workforce3. ')- gurobi(model, env = env) # Display results if (result . sh, result . sh, result . sh, result . sh＄status == 'OPTIMAL'){#如果你改变一些数据，代码可能会进入这里…否则# this将永远不会被执行。printsolution(结果);} else if (result＄status == 'INFEASIBLE'){#使用gurobi_feasrelax来找出哪些约束应该被放松#和多少让问题可行。<- list()惩罚＄lb <- Inf惩罚＄ub <- Inf惩罚＄rhs < -代表(1,长度(模型＄- gurobi(feasrelax) <- gu罗比(model, 0, FALSE，罚则，env = env＄模型，env = env＄status == 'OPTIMAL') {printsolution(result) cat('Slack值:\n') for (j in (nVars+1):length(result . txt)＄x)){如果(结果＄[j] [j] n / n＄模型＄varnames [j],结果＄x[j]，'\n')}} else {cat('意外状态'，结果＄} rm(罚金，feasrelax)} else{#只是为了处理用户中断或其他问题cat('意外状态'，结果＄status，'\nEnding now\n')} #清除空间rm(model, env, availability, Shifts, Workers, pay, shiftrerequirements, result)
