问题描述
以下代码优化了mtcars数据集中的总mpg。我们从每个档位类别（3/4/5档）中选择2辆汽车。我们还增加了最大总马力的限制。
我正在寻找一种方法来更改优化，以免使总mpg最大化。取而代之的是，我们希望在保持所有约束的前提下，使每种档次的最佳汽车的总mpg最大化。有可能吗？
library(dplyr)
library(lpSolve)
# Get data
df <- mtcars
# Create constraints. Choose 2 cars with 3 gears,2 cars with 4 ..
n_gear3 = 2
n_gear4 = 2
n_gear5 = 2
# .. and max total hp
hp_max = 540
# Create vectors to constrain by gears
df$n_gear3 = ifelse(df$gear == 3,1,0)
df$n_gear4 = ifelse(df$gear == 4,0)
df$n_gear5 = ifelse(df$gear == 5,0)
# Constraint directions
const_dir <- c("=","=","<=")
# Optimize for mpg
objective = df$mpg
# Complete the matrix
const_mat = matrix(c(df$n_gear3,df$n_gear4,df$n_gear5,df$hp),nrow=4,byrow=TRUE)
const_rhs = c(n_gear3,n_gear4,n_gear5,hp_max)
# And solve the linear system
solved = lp("max",objective,const_mat,const_dir,const_rhs,all.bin=TRUE,all.int=TRUE)
my_solution <- arrange(df[which(solved$solution==1),])
解决方法
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