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jamesyujm2197 发表于 2022-10-7 10:00:43 |AI写论文

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lonestone(未真实交易用户) 在职认证  发表于 2022-10-8 07:36:02 来自手机
jamesyujm2197 发表于 2022-10-7 10:00
2.0 Linear Programming
  • 2.1 Production Models with Linear Constraints
    [* ...
    • 谢谢老板的分享
    板凳
    jamesyujm2197(未真实交易用户) 发表于 2022-10-22 08:29:51
    #用Pyomo解数独
    #数独
    import pyomo.environ as pe

    a = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
    c = [0,1,2]
    d = [1,2,3]

    m = pe.ConcreteModel()
    #定义变量，一个9*9的表，每个表元素定义9个可选值
    m.x = pe.Var(a,a,a,within=pe.Binary,initialize=0)

    #每个元素只能有一个值
    def rule_constr0(m,i,j):
        return sum([m.x[i,j,k] for k in a]) == 1
    m.constr0 = pe.Constraint(a,a,rule=rule_constr0)

    #每列元素之和为45
    def rule_constr1(m,i):
        return sum([k*m.x[i,j,k] for j in a for k in a]) == 45
    m.constr1 = pe.Constraint(a,rule=rule_constr1)

    #每列的元素不能相同
    def rule_constr11(m,i,j):
        return sum([m.x[i,k,j] for k in a]) == 1
    m.constr11 = pe.Constraint(a,a,rule=rule_constr11)

    #每行元素之和为45
    def rule_constr2(m,i):
        return sum([k*m.x[j,i,k] for j in a for k in a]) == 45
    m.constr2 = pe.Constraint(a,rule=rule_constr2)

    #每行的元素不能相同
    def rule_constr21(m,i,j):
        return sum([m.x[k,i,j] for k in a]) == 1
    m.constr21 = pe.Constraint(a,a,rule=rule_constr21)

    #每个9格小方块数字之和为45
    def rule_constr3(m,i,j):
        return sum([k*m.x[3*i+t,3*j+n,k] for t in d for n in d for k in a]) == 45
    m.constr3 = pe.Constraint(c,c,rule=rule_constr3)

    #每个9格小方块中数字不能相同
    def rule_constr31(m,i,j,k):
        return sum([m.x[3*i+t,3*j+n,k] for t in d for n in d]) == 1
    m.constr31 = pe.Constraint(c,c,a,rule=rule_constr31)

    #目标函数，在数独中，只要变量满足约束条件就行
    m.obj = pe.Objective(expr = sum([m.x[i,j,k] for i in a for j in a for k in a]),sense=pe.minimize)

    opt = pe.SolverFactory('glpk')
    result = opt.solve(m)

    jj = []

    #打印结果
    for i in a:
        for j in a:
            for k in a:
                if(pe.value(m.x[i,j,k])==1):
                    jj.append(k)
        print(jj)
        jj = []
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