Muy buenas,
Tengo la siguiente duda/problema,
He optimizado con éxito un problema de este tipo:
\sum f(x_i)
donde f es una curva exponencial (función no lineal)
sujeto a:
a_i < x_i < b_i
y
\sum f(x_i) < Presupuesto
Vamos, es repartir un presupuesto forzando a que inviertas como poco a_i y
como mucho b_i para cada i
Esto lo hecho correctamente usando el paquete:
http://cran.r-project.org/web/packages/nloptr/index.html
Uso un algoritmo que no necesita gradiente: NLOPT_LN_COBYLA
(Aunque el gradiente se podría calcular, es fácil)
Ahora bien,
Quiero hacer una variación de este problema incluyendo que x_i pueda ser
cero (no se invierte en i) o si es mayor que cero ya tenga que ser como
mínimo a_i y como máximo b_i
Esto lo he puesto de la siguiente manera:
\sum w_i * f(x_i)
donde como antes
a_i < x_i < b_i
\sum w_i * f(x_i) < Presupuesto
Y donde ahora, w_i quiero que sea binario (entero).
Por lo que he estado viendo esto es un problema de MINLP: Mixed Integer Non
Linear Problem
Buscando un poco y mirando en el task view de optimización de cran no he
conseguido encontrar nada para esto...
See que a lo mejor R no es la herramienta más potente para esto, pero mi
idea es hacer un pequeño interfaz con shiny y como en general en estos
casos el paquete suele ejecutar código en C o Fortran creo que puede ser
bastante eficiente....
¿Alguna opción?
De no ser posible una opción en R, alternativas libres para conseguirlo¿?
Muchas gracias!!
--
Jorge Ayuso Rejas
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