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我试图解决一个非线性优化问题，其中目标函数是非线性的，约束是线性的。我在 R 中阅读了一些关于 ROI 包的内容，并决定使用它。但是，我在解决优化问题时遇到了问题。

我本质上是试图最小化供需曲线下的面积。供需曲线的方程在代码中定义：

目标函数：最小化（供给曲线积分+需求曲线积分），
受约束q大于或等于34155（存储在称为ICR的变量中），
q大于或等于0
且q小于或等于40000 .

我试图通过 RStudio 中的 ROI 包运行它，但我不断收到错误消息，告诉我找不到求解器。 

    library(tidyverse)
    library(ROI)    
    library(rSymPy)    
    library(mosaicCalc)

    # Initializing parameters for demand curve
    A1 <- 6190735.2198302800    
    B1 <- -1222739.9618776600    
    C1 <- 103427.9556133250    
    D1 <- -4857.0627045073    
    E1 <- 136.7660814828    


    # Initializing parameters for Supply Curve
    S1 <- -1.152    
    S2 <- 0.002    
    S3 <- a-9.037e-09    
    S4 <- 2.082e-13    
    S5 <- -1.64e-18    

    ICR <- 34155    

    demand_curve_integral <- antiD(A1 + B1*q + C1*(q^2)+ D1*(q^3) + E1*(q^4) ~q)    
    supply_curve_integral <- antiD(S1 + S2*(q) + S3*(q^2) + S4*(q^3) + S5*(q^4)~q)    

    # Setting up the objective function
    obj_func <- function(q){   (18.081*demand_curve_integral(q))+supply_curve_integral(q)}    

    # Setting up the optimization Problem

   lp <- OP(objective = F_objective(obj_func, n=1L),     
     constraints=L_constraint(L=matrix(c(1, 1, 1), nrow=3),     
                              dir=c(">=", ">=", "<="),     
                              rhs=c(ICR, 0, 40000, 1))),     
     maximum = FALSE)    

    sol <- ROI_solve(lp)

这是我在 RStudio 中不断遇到的错误： 

    Error in ROI_solve(lp) : no solver found for this signature:    
        objective: F    
        constraints: L    
        bounds: V    
        cones: X    
        maximum: FALSE    
        C: TRUE    
        I: FALSE    
        B: FALSE

我应该怎么做才能纠正这个错误？

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我还没有使用 ROI 运行 NLP。但是您必须安装一个 ROI 求解器插件，然后在您的代码中加载该库。当前的求解器插件有：

library(ROI.plugin.glpk)
library(ROI.plugin.lpsolve)
library(ROI.plugin.neos)
library(ROI.plugin.symphony)
library(ROI.plugin.cplex)

Neos 提供对 NLP 求解器的访问，但我不知道如何通过 ROI 插件函数调用传递求解器参数。

https://neos-guide.org/content/nonlinear-programming

于 2018-12-21T14:08:08.043 回答
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一般来说，您可以使用ROI.plugin.alabamaorROI.plugin.nloptr来解决这个优化问题。

但我研究了这个问题，这提出了几个问题。

  1. a代码中没有定义。
  2. 您声明q长度为 1 并添加 3 个线性约束，这些约束说
    q >= 34155, q >= 0, q <= 40000 或 q <= 1
    我不完全确定，因为长度rhs为 4，但L建议dir 只有3 线性约束。

约束应该如何？

34155 <= q <= 40000？
然后您可以将约束指定为边界并使用ROI.plugin.optimx ，或者因为您有一个一维优化问题，只需使用来自统计包https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/stats/html/的优化优化.html。

于 2019-03-01T14:17:00.247 回答