文件名称：lp_cutter：在求解过程中反复向LP添加约束以提高性能
文件大小：34.71MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-02 05:17:04
JupyterNotebook
lp_cutter 此回购通过解决最小二等分LP松弛的大型实例的方法来保持目标，方法是为一小部分约束找到最佳解决方案，然后逐步递增求解，直到满足所有约束。 要运行代码，请克隆git repo并在environment.yml中创建conda environment.yml 。 如果您可以使用一些有关如何创建和启动conda环境的提示， 是一个很好的资源。 如果您觉得这很乱，请直接联系Sean，他将帮助您进行设置。 激活conda环境后（或您的IDE指向它），您将对以下文件感兴趣。 如果您想贡献一点，请从dev分支出来，并确保扩大单元测试以考虑您的更改，并确保所有这些更改在通过拉取请求之前全部通过。 min_bisection.py 该模块实现了上述工作。 它具有以下两个公共实例方法： MinBisect.solve_iteratively（） MinBisect.solve_o