#线性规划 #优化 #求解器 #数学

highs

为 HiGHS 线性规划求解器提供安全的 Rust 绑定。请参阅 http://highs.dev。

23 个版本 (6 个稳定版)

1.6.1 2023年11月26日
1.5.0 2023年1月18日
1.2.2 2022年8月21日
1.2.1 2022年3月23日
0.4.0 2021年3月19日

#129 in 算法

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Highs MILP 求解器的安全 Rust 绑定。最佳使用方式是从 good_lp 线性规划模型器。

使用示例

逐个变量构建问题

use highs::{ColProblem, Sense};

fn main() {
    let mut pb = ColProblem::new();
    // We cannot use more then 5 units of sugar in total.
    let sugar = pb.add_row(..=5);
    // We cannot use more then 3 units of milk in total.
    let milk = pb.add_row(..=3);
    // We have a first cake that we can sell for 2€. Baking it requires 1 unit of milk and 2 of sugar.
    pb.add_integer_column(2., 0.., &[(sugar, 2.), (milk, 1.)]);
    // We have a second cake that we can sell for 8€. Baking it requires 2 units of milk and 3 of sugar.
    pb.add_integer_column(8., 0.., &[(sugar, 3.), (milk, 2.)]);
    // Find the maximal possible profit
    let solution = pb.optimise(Sense::Maximise).solve().get_solution();
    // The solution is to bake one cake of each sort
    assert_eq!(solution.columns(), vec![1., 1.]);
}

逐个约束构建问题

use highs::*;

fn main() {
    let mut pb = RowProblem::new();
    // Optimize 3x - 2y with x<=6 and y>=5
    let x = pb.add_column(3., ..6);
    let y = pb.add_column(-2., 5..);
    pb.add_row(2.., &[(x, 3.), (y, 8.)]); // 2 <= x*3 + y*8
}

依赖项

~4.5–6.5MB
~132K SLoC