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我正在寻找一个java库来解决这个问题：

在此处输入图像描述

我们知道 X 是稀疏的（它的大部分条目都是零），所以 X 可以通过解决这个问题来恢复： 

   variable X;
   minimize(norm(X,1)+norm(A*X - Y,2));

这是一个 MATLAB 代码，矩阵 A 和向量 Y 是已知的，我想要最好的 X。

我看到了 JOptimizer，但我无法使用它。（没有好的文档或示例）。

谢谢。

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2 回答 2

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据我所知，您正在尝试解决二进制整数程序的可行性

Ax = b, x in {0,1}.

我不完全确定，但似乎您可能对优化问题感兴趣

min 1'*x
s.t. Ax = b, x in {0,1}

其中 1 是与 x 维数相同的 1 向量。

可行性问题在实践中可能比优化问题容易得多——这完全取决于特定的 A 和 b。

如果您可以获得 CPLEX 或 Gurobi 的许可证（如果您是一名学者），那么这些都是具有良好 Java API 的优秀整数编程求解器。如果您无权访问这些，lpsolve可能是一个不错的选择。

据我所知，JOptimizer 不会解决您的问题，因为您的变量是整数（尽管我从未使用过 JOptimizer）。

于 2013-07-14T22:26:54.333 回答
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您需要的是一个相当好的 LP Solver。

可能的 Java LP 求解器选项

  1. Apache Commons（数学）单纯形求解器。 请参阅此博客文章。

  2. 如果您可以访问CPLEX（不是免费的），它的 Java API会很好用。

  3. 此外，您可以查看Java 数值和统计库 SuanShu

  4. lpSolve有一个 Java 包装器可以完成这项工作。

  5. 最后，JOptimizer确实是一个不错的选择。不确定你是否看过这个例子。

希望其中至少有一个帮助。

于 2013-07-14T17:01:45.773 回答