मैंने अनुकूलन समस्या को चलाने के लिए CVXOPT का उपयोग किया है। हालांकि मुझे परिणाम पसंद है, मैं इष्टतम समाधान से नगण्य वजन से छुटकारा पाने की कोशिश कर रहा हूं, लेकिन मैं w = 1 का योग भी चाहूंगा।

मैं अनुमत न्यूनतम व्यापार आकार के लिए अनुकूलक को कैसे बाधित कर सकता हूं? जहां न्यूनतम आकार के लिए न्यूनतम वजन का इरादा नहीं है यानी यदि x <> 0 और x < y तो x = 0 और x = x

या क्या कोई आउटपुट प्राप्त करने का कोई तरीका है जो w < x पर विचार नहीं करेगा (और अनुकूलन को पुनरावृत्त करेगा)?

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Marco_sbt 19 पद 2019, 14:16

1 उत्तर

सबसे बढ़िया उत्तर

छोटे आवंटन के दो अलग-अलग कारण हैं।

(१) प्रत्येक सॉल्वर सहिष्णुता का उपयोग करता है। यह छोटे नकारात्मक वजन की भी अनुमति दे सकता है। आंतरिक बिंदु सॉल्वर अक्सर समाधान प्रदान करते हैं जहां आवंटन 0 नहीं बल्कि बहुत कम संख्या में होते हैं। यह एल्गोरिथम की प्रकृति के कारण है (वे व्यवहार्य क्षेत्र के आंतरिक भाग में रहना चाहते हैं)। आमतौर पर सक्रिय सेट एल्गोरिदम आंतरिक बिंदु या प्रथम क्रम एल्गोरिदम की तुलना में "अच्छे" समाधान (वास्तविक शून्य के साथ) देते हैं। सामान्य तौर पर सहनशीलता इतनी छोटी होती है कि इसे हल करने के बाद थोड़ा गोल करके इसकी मरम्मत की जा सकती है। कुछ उन्नत सॉल्वर समाधानों को साफ करने के लिए अंत में क्रॉस-ओवर कर सकते हैं (तकनीकी शब्द: आंतरिक समाधान के बजाय मूल समाधान ढूंढें)। यह छोटी बात है, और संभवत: वह नहीं है जिसके बारे में आप शिकायत कर रहे हैं।

(२) क्यूपी समाधान अक्सर बहुत सारे उपकरणों का उपयोग करते हैं, जिनमें बहुत सारे छोटे वजन होते हैं। हम मॉडलिंग स्तर पर इसे यह कहकर रोक सकते हैं: इंस्ट्रूमेंट i 0 या लोअर बाउंड से बड़ा हो सकता है (मान लीजिए 5%)। इसे तथाकथित अर्ध-निरंतर चर (या बाइनरी चर) के साथ मॉडल किया जा सकता है। मॉडल एक MIQP मॉडल बन जाता है (मुझे नहीं लगता कि CVXOPT में MIQP सॉल्वर है, लेकिन Cplex और Gurobi जैसे सॉल्वर में MIQP क्षमताएं शामिल हैं)। एक अन्य दृष्टिकोण स्पष्ट रूप से लेन-देन लागत को मॉडल करना है, जो बहुत छोटे आवंटन को भी प्रतिबंधित करेगा। इसके अलावा, LAD (कम से कम निरपेक्ष विचलन) मॉडल द्विघात मॉडल की तुलना में कम छोटे आवंटन उत्पन्न करते हैं।

नोट: जब MIQP क्षमताएं अनुपलब्ध हों तो अनुमानी दृष्टिकोण यहां.

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Erwin Kalvelagen 20 पद 2019, 01:31