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首先我想澄清一下，英语不是我的母语，所以请耐心等待 :)

我正在尝试仅使用一个容器（背包）来解决 3D 装箱问题，并且我对目标函数的制定有疑问。我有一个容器和一个包列表：

容器：

• 宽度
• 深度
• 高度
• 容量
• 三维矩阵

包裹：

• 宽度
• 深度
• 高度
• 位置 (X,Y,Z)
• 重量
• 位置因素

每个包裹都会有一个位置因子，它告诉我们要在什么位置装载包裹，因子范围从 1 到 5，1 表示包裹应该放在容器的前面，5 表示应该放在容器的后面容器。

现在我的目标函数是最大化集装箱上的空间，并且具有较大因素的包裹必须在集装箱的后部，而具有较低因素的包裹必须在卡车的前部。

如果我想最大化空间，我只需要最大化所有包裹体积的总和，但我应该将它与目标函数的惩罚结合起来，例如，当一个因子为 5 的包裹位于前面的容器。

我想通过排列成一行的相同大小的示例包来澄清一些事情

1. 背面 5 1 5 4 4 4 3 3 2 2 正面
2. 背面 5 5 4 4 4 3 3 2 1 2 正面

在第一个分发包中，您看到因子为 1 的包裹几乎在容器的后面，而在第二个分发中，因子为 1 的包裹位于应该在（前面）的位置附近，所以第二个分布更好。

问题是数据包有不同的大小，可以放在任何位置。我希望你能帮助我：D！

我想使用具有分段常数目标函数的 R 来解决最小化问题。这个想法是，对于我的（整数）决策变量x的较低值，会产生比较高值更高的惩罚成本。考虑到一些限制，我想尽量减少总罚款成本。

所以，我的程序如下所示：

我在编程分段常数目标函数P(x)时遇到问题，其中P(x)是向量x的所有元素的总和。我知道它不能与库中的函数结合lp()使用linprog。但是，如果不指定大量额外的变量，我无法找到一种方法。此外，广泛的互联网搜索并没有提供任何有用的想法。

让我举一个例子来说明这个函数P的样子

这应该按以下方式阅读：如果x1=2，则会产生 11 的惩罚成本。如果x6=4，则会产生 13 的惩罚成本。也就是说，对于x=c(2, ..., 4)，我们有 ，P=c(11, ..., 13)总惩罚成本（目标值）是sum(11, ..., 13)。

我的矩阵A（它完全是单模的）和向量b如下所示。

A <- matrix(c(1,0,1,0,0,1,1,0,0,1,0,0,0,1,0,1,1,0,0,1,0,0,0,1,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,1),nrow=6) b <- c(4,5,1,5,2,4).

所以，我的问题是：

如何使用 R 找到分段常数目标函数的最小值？

我收到错误消息：gurobipy.GurobiError: Invalid argument to LinExpr multiplication 错误必须在以下行中：

x是变量，其余的都是从 excel 文件中导入值的字典。

我已经盯着这个看了很长一段时间，但我看不到这个错误。

我有一个大小为 300X200 像素的嘈杂二进制图像。我需要清理它，但使用给定的目标函数，我应该最大化它。所以我有嘈杂的二值图像和目标函数。我应该找到最大化我的目标函数的清洁二进制图像。我需要在 Matlab 中解决这个任务。

我的第一个想法是生成每个可能的大小为 300X200 的二进制矩阵，并找到给目标函数一个最大值的那个。但我知道这不是一个好方法，因为可能的矩阵太多了。

有谁知道更好的方法来做到这一点？请帮忙！非常感谢 ：）

objectiveR中的xgboost和fevalin有什么区别？我知道这是非常基本的事情，但我无法准确定义它们/它们的目的。

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现在我想在我的目标函数中使用这些值。

但是这个符号给了我目标函数的错误。非常感谢有关如何解决此问题的任何帮助。

我正在尝试最小化具有三个参数的目标函数：i，p，j，如下所示：

但目标函数必须大于 0，否则会违背我的最小化目的。

我试图通过在目标函数上添加一个约束来确保这一点：

但我收到以下错误：

甚至有可能做到这一点吗？感谢您的任何帮助/建议！