【解決方法】乱数と確率分布を使用して Microsoft Solver Foundation Services を使用しようとしています

[ad_1]

さて、私は今、素晴らしい解決策 (MSDN サブスクリプションで無料、配布可能など) のように見えたものが実際には駄目だったということで、かなり絶望的な気持ちを抱いています。

C# Visual Studio プロジェクトで Microsoft Solver Foundation を使用しようとしています。最適化で使用されるパラメーターの一部は統計的確率分布からの乱数であるため、RandomParameter タイプを使用する必要があります (RandomParameter は、NormalDistributionParamater などのクラスが派生する抽象基本クラスです)。事前定義された RandomParameter タイプは少数しかないため、他の統計分布のデータを、AddConstraint メソッドで使用する適切なクラスタイプに変換する方法があるかどうかを考えています。 ScenariosParameter は、おそらくデータを設定できるある種のカスタマイズ可能なクラスのようです。そのため、ポアソン分布データを含む ScenariosParameter クラスを使用するために、インターネットで見つけたコードをいくつか修正しました。パラメータを作成しようとしました:

ScenariosParameter poissonRandomVals;

コードはコンパイルされますが、行でクラッシュします

model.AddConstraint("demand2", 0.3 * sa + 0.4 * vz + gasBuy >= poissonRandomVals);

私は C# と MSF を初めて使用するため、その理由がわかりません。コード全体を以下に示します。

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;

using Microsoft.SolverFoundation.Common;
using Microsoft.SolverFoundation.Solvers;
using Microsoft.SolverFoundation.Services;



namespace JLSolver
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            SolverContext context = SolverContext.GetContext();
            context.ClearModel();
            Model model = context.CreateModel();

            // decide how many barrels to buy from each crude oil source
            Decision sa = new Decision(Domain.RealRange(0, 9000), "SA");
            Decision vz = new Decision(Domain.RealRange(0, 6000), "VZ");
            model.AddDecisions(sa, vz);

            // decide how much refined oil to by, this decision must be made after random PD number has been generated,
            // and see if demand can be met without this option, hence recourse
            // so if demand can be met buy purchasing crude oil, no need to buy refined so do not need to make this decision
            RecourseDecision gasBuy = new RecourseDecision(Domain.RealNonnegative, "GasBuy");
            RecourseDecision jetFuelBuy = new RecourseDecision(Domain.RealNonnegative, "JetFuelBuy");
            RecourseDecision lubricantBuy = new RecourseDecision(Domain.RealNonnegative, "LubricantBuy");
            model.AddDecisions(gasBuy, jetFuelBuy, lubricantBuy);

            // goal is to minimise cost of buying crude and refined oil
            model.AddGoal("goal", GoalKind.Minimize, 20 * sa + 15 * vz + (38.4 * gasBuy + 35.2 * jetFuelBuy + 28.8 * lubricantBuy));
            
            // demand for each fraction varies and has a PD
            RandomParameter gasDemand = new NormalDistributionParameter("GasDemand", 1900, 50);
            RandomParameter jetFuelDemand = new NormalDistributionParameter("JetFuelDemand", 1500, 25);
            RandomParameter lubricantDemand = new NormalDistributionParameter("LubricantDemand", 500, 5);
           
            // create a poisson distribution random number generator
            Troschuetz.Random.Generator rndGenerator = new Troschuetz.Random.StandardGenerator();
            Troschuetz.Random.PoissonDistribution poissonDist = new Troschuetz.Random.PoissonDistribution(rndGenerator);
            
            // get an array of 100 poisson distribution random numbers
            Term[] poissonNumbers = new Term[100];
            for (int i = 0; i < 100; i++)
            {
                poissonNumbers[i] = poissonDist.NextDouble(); // returns a poisson distributed random number, no seed defined
            }
            Set poissonSet = new Set(poissonNumbers);
            RandomParameter poissonRandomVals = new ScenariosParameter("RandomParams", poissonSet);
            
            model.AddParameters(gasDemand, jetFuelDemand, lubricantDemand, poissonRandomVals);

            // must buy enough barrels of oil to meet requirements, from crude and refined sources
            model.AddConstraint("demand1", 0.4 * sa + 0.2 * vz + jetFuelBuy >= jetFuelDemand);
            model.AddConstraint("demand2", 0.3 * sa + 0.4 * vz + gasBuy >= poissonRandomVals); // THIS LINE CRASHES !!!
            model.AddConstraint("demand3", 0.2 * sa + 0.3 * vz + lubricantBuy >= lubricantDemand);

            // solve
            Solution solution = context.Solve();
            Report report = solution.GetReport();
            Console.WriteLine(report);
            Console.ReadLine();
        }
    }
}