我有一个线性编程问题,我试图从一些二进制资源中选择优化值,基本上是一个背包问题.我遇到的问题是不同的资源具有共同的特征,我想确保我的最终解决方案具有0或2个具有特定特征的资源.有没有办法实现这个目标？尽管进行了广泛的搜索,我仍然无法想到一个或找到一个.在我的数据中,决策变量是资源,约束是这些资源的特征.请考虑以下代码:
library(lpSolve)
const_mat_so<-matrix(c(
c(0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,1,0,0,1,0,1)
,c(0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0,1,1,0,0,1,1)
,c(0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1,0,1,0,1,0,0)
,c(1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0,0,0,0,0,0,0)
,c(8800, 8500, 7600, 8600, 8400, 7500, 7000, 8500, 8800, 7700, 6700,5500,1200,6700,9500,8700,6500)
,c(0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0,0,0,0,0,0,0)
,c(0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0,0,0,0,0,0,0) …