haskell - 在 Haskell / 线性编程包中运行其他程序

Question

我有一个LPSolve解决混合整数优化问题的程序。问题是我不能在迭代期间动态添加约束，所以我想写一个 Haskell 程序LPSolve来解决松弛问题，然后根据解决方案推断一些额外的约束。利用问题结构的约束。

是否可以在 Haskell 中运行可执行文件并检索发送到终端的输出？

是否存在解决线性规划问题的 Haskell 包？

Answer 1

使用runInteractiveProcess，您可以通过 stdin/stdout 与外部进程“对话”

Answer 2

Shelly 包有一些很好的库方法来运行外部进程。它旨在用 Haskell 编写 shell 脚本，但没有理由不能在应用程序中使用它。我发现 shell 脚本任务比标准库方法方便得多。

Answer 3

您可以使用 GLPK 并在 Haskell 代码中创建和运行问题

-- Usando GLPK, http://www.gnu.org/software/glpk/ 
import Data.List 
import Data.Maybe 
import Control.Monad 
import Data.LinearProgram 
import Data.LinearProgram.GLPK 
import qualified Data.Map as M 

-- Sólo por dar nombre a las varibles 
x e = "X" ++ show e 

-- Resuelve el problema de elegir el menor número de empleados 
solveEmployees :: [(Int, Int)] -> LP String Int 
solveEmployees es = execLPM $ do  setDirection Min 
                                  setObjective $ linCombination $ map (\e -> (1, x e)) emps 
                                  mapM_ (\(a, b) -> geqTo (varSum [x a, x b]) 1) es 
                                  mapM_ (\n -> setVarKind (x n) BinVar) emps 
                                  where emps = nub $ map fst es ++ map snd es 

-- Wrapper suponiendo que siempre hay solución (aquí siempre) 
getEmployees :: [(Int, Int)] -> IO [Int] 
getEmployees es = do 
  (_, Just (_, m)) <- glpSolveVars mipDefaults $ solveEmployees es 
  return $ map (read.tail.fst). M.toList. M.filter (==1) $ m 

-- Tráfico de influencias, intentaremos que el empleado 'e' vaya a la playa 
--       (da igual que sea de Estocolmo o de Londres) 
getEmployees' :: Int -> [(Int, Int)] -> IO [Int] 
getEmployees' e es = do 
  r <- getEmployees es 
  r' <- getEmployees $ filter (\(a, b ) -> a /= e && b /= e) es 
  return $ if length r == 1 + length r' then e: r' else r 

-- Test 
main = do 
  putStrLn $ "Input: " ++ show test2 
  putStrLn "Testing: solveEmployees" 
  r1 <- getEmployees test2 
  putStrLn $ show r1 
  putStrLn "Testing: solveEmployees' 2001" 
  r2 <- getEmployees' 2001 test2 
  putStrLn $ show r2 

test1 :: [(Int, Int)] 
test1 = [(1009, 2011), (1017, 2011)] 

test2 :: [(Int, Int)] 
test2 = [(1009, 2000), (1009, 2001), (1008, 2000), (1008, 2001)] 

Answer 4

有toysolver。

import           Data.Default.Class (def)
import           ToySolver.Arith.Simplex
import qualified ToySolver.Data.LA            as LA

case_test1 = do
  solver <- newSolver
  x <- newVar solver
  y <- newVar solver
  z <- newVar solver
  assertAtom solver (LA.fromTerms [(7,x), (12,y), (31,z)] .==. LA.constant 17)
  assertAtom solver (LA.fromTerms [(3,x), (5,y), (14,z)]  .==. LA.constant 7)
  assertAtom solver (LA.var x .>=. LA.constant 1)
  assertAtom solver (LA.var x .<=. LA.constant 40)
  assertAtom solver (LA.var y .>=. LA.constant (-50))
  assertAtom solver (LA.var y .<=. LA.constant 50)

  setObj solver (LA.fromTerms [(-1,x), (-2,x), (-3,x)])

  o <- optimize solver def
  print o
  getValue solver x


> case_test1
Optimum
40 % 1

它解决了有理系数。

您可以添加约束并重新运行求解器：

  assertAtom solver (LA.var x .<=. LA.constant 30)
  o <- optimize solver def
  print o
  getValue solver x


> case_test1
Optimum
30 % 1