설명

이 모델은 EMP를 사용하여 NLP를 MCP로 해결하는 방법을 보여줍니다. 본질적으로 EMP
Karush-Kuhn-Tucker(KKT) 조건을 사용하여 NLP를 재구성합니다.

기고자: Michael C. Ferris, 2011년 2월

소형 모델 유형 :슬롯 무료체험

카테고리 : 슬롯 무료체험 EMP 라이브러리

메인 파일 : nlp2mcp.gms

$title nlp2mcp: NLP의 KKT 조건을 MCP로 구성 (NLP2MCP,SEQ=61)

$onText
이 모델은 EMP를 사용하여 NLP를 MCP로 해결하는 방법을 보여줍니다. 본질적으로 EMP
Karush-Kuhn-Tucker(KKT) 조건을 사용하여 NLP를 재구성합니다.

기고자: Michael C. Ferris, 2011년 2월
$offText

변수 f,z; 양의 변수 x,y;
방정식 g, h, defobj;

g.. x + y =l= 1;
h.. x + y - z =e= 2;
defobj.. f =e= -3*x + y;

모델 구성요소 / defobj, g, h /;

파일 정보 / '%emp.info%' /;
putclose 정보 / '모델 유형 mcp';

f를 최소화하는 emp를 사용하여 comp를 해결합니다.