findindex

Encontrar equivalentes de índice numérico de variables de índice con nombre

contraer todo en la página

Sintaxis

[numindex1,numindex2,...,numindexk] = findindex(var,strindex1,strindex2,...,strindexk)
numindex = findindex(var,strindex1,strindex2,...,strindexk)

Descripción

[numindex1,numindex2,...,numindexk] = findindex(var,strindex1,strindex2,...,strindexk) encuentra los equivalentes de índice numérico de las variables de índice con nombre en la variable de optimización var.

ejemplo

numindex = findindex(var,strindex1,strindex2,...,strindexk) encuentra los equivalentes de índice lineal de las variables de índice con nombre.

ejemplo

Ejemplos

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Cree una variable de optimización llamada colors que esté indexada por los nombres de colores primarios aditivos y los nombres de colores primarios sustractivos. Incluya 'black' y 'white' como nombres de colores aditivos y 'black' como un nombre de color sustractivo.

colors = optimvar('colors',["black","white","red","green","blue"],["cyan","magenta","yellow","black"]);

Busque los número de índice para los colores aditivos 'red' y 'black' y para el color sustractivo 'black'.

[idxadd,idxsub] = findindex(colors,{'red','black'},{'black'})
idxadd = 1×2

     3     1


idxsub = 
4
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Cree una variable de optimización llamada colors que esté indexada por los nombres de colores primarios aditivos y los nombres de colores primarios sustractivos. Incluya 'black' y 'white' como nombres de colores aditivos y 'black' como un nombre de color sustractivo.

colors = optimvar('colors',["black","white","red","green","blue"],["cyan","magenta","yellow","black"]);

Busque los equivalentes de índice lineal para las combinaciones ["white","black"], ["red","cyan"], ["green","magenta"] y ["blue","yellow"].

idx = findindex(colors,["white","red","green","blue"],["black","cyan","magenta","yellow"])
idx = 1×4

    17     3     9    15
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Cree y resuelva un problema de optimización utilizando variables de índice con nombre. El problema consiste en maximizar el flujo de fruta ponderado según beneficios a varios aeropuertos, sujeto a restricciones en los flujos ponderados.

rng(0) % For reproducibility
p = optimproblem('ObjectiveSense', 'maximize');
flow = optimvar('flow', ...
    {'apples', 'oranges', 'bananas', 'berries'}, {'NYC', 'BOS', 'LAX'}, ...
    'LowerBound',0,'Type','integer');
p.Objective = sum(sum(rand(4,3).*flow));
p.Constraints.NYC = rand(1,4)*flow(:,'NYC') <= 10;
p.Constraints.BOS = rand(1,4)*flow(:,'BOS') <= 12;
p.Constraints.LAX = rand(1,4)*flow(:,'LAX') <= 35;
sol = solve(p);
Solving problem using intlinprog.
Running HiGHS 1.7.1: Copyright (c) 2024 HiGHS under MIT licence terms
Coefficient ranges:
  Matrix [4e-02, 1e+00]
  Cost   [1e-01, 1e+00]
  Bound  [0e+00, 0e+00]
  RHS    [1e+01, 4e+01]
Presolving model
3 rows, 12 cols, 12 nonzeros  0s
3 rows, 12 cols, 12 nonzeros  0s

Solving MIP model with:
   3 rows
   12 cols (0 binary, 12 integer, 0 implied int., 0 continuous)
   12 nonzeros

        Nodes      |    B&B Tree     |            Objective Bounds              |  Dynamic Constraints |       Work      
     Proc. InQueue |  Leaves   Expl. | BestBound       BestSol              Gap |   Cuts   InLp Confl. | LpIters     Time

         0       0         0   0.00%   1160.150059     -inf                 inf        0      0      0         0     0.0s
 S       0       0         0   0.00%   1160.150059     1027.233133       12.94%        0      0      0         0     0.0s

Solving report
  Status            Optimal
  Primal bound      1027.23313332
  Dual bound        1027.23313332
  Gap               0% (tolerance: 0.01%)
  Solution status   feasible
                    1027.23313332 (objective)
                    0 (bound viol.)
                    0 (int. viol.)
                    0 (row viol.)
  Timing            0.00 (total)
                    0.00 (presolve)
                    0.00 (postsolve)
  Nodes             1
  LP iterations     3 (total)
                    0 (strong br.)
                    0 (separation)
                    0 (heuristics)

Optimal solution found.

Intlinprog stopped at the root node because the objective value is within a gap tolerance of the optimal value, options.AbsoluteGapTolerance = 1e-06. The intcon variables are integer within tolerance, options.ConstraintTolerance = 1e-06.

Encuentre el flujo óptimo de naranjas y bayas a Nueva York y Los Ángeles.

[idxFruit,idxAirports] = findindex(flow, {'oranges','berries'}, {'NYC', 'LAX'})
idxFruit = 1×2

     2     4


idxAirports = 1×2

     1     3


orangeBerries = sol.flow(idxFruit, idxAirports)
orangeBerries = 2×2

     0   980
    70     0

Esta visualización indica que no se envían naranjas a NYC, se envían 70 bayas a NYC, se envían 980 naranjas a LAX y no se envían bayas a LAX.

Enumere el flujo óptimo de las siguientes frutas:

Fruit Airports

----- --------

Berries NYC

Apples BOS

Oranges LAX

idx = findindex(flow, {'berries', 'apples', 'oranges'}, {'NYC', 'BOS', 'LAX'})
idx = 1×3

     4     5    10


optimalFlow = sol.flow(idx)
optimalFlow = 1×3

    70    28   980

Esta visualización indica que se envían 70 bayas a NYC, se envían 28 manzanas a BOS y se envían 980 naranjas a LAX.

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Cree variables de índice con nombre para un problema con varios tipos de terrenos, cultivos potenciales y métodos de labranza.

land = ["irr-good","irr-poor","dry-good","dry-poor"];
crops = ["wheat-lentil","wheat-corn","barley-chickpea","barley-lentil","wheat-onion","barley-onion"];
plow = ["tradition","mechanized"];
xcrop = optimvar('xcrop',land,crops,plow,'LowerBound',0);

Establezca el punto inicial en un arreglo cero del tamaño correcto.

x0.xcrop = zeros(size(xcrop));

Establezca el valor inicial en 3000 para los cultivos de "wheat-onion" y "wheat-lentil" que se siembran en cualquier condición de secano y que se labran de manera tradicional.

[idxLand, idxCrop, idxPlough] = findindex(xcrop, ["dry-good","dry-poor"], ...
             ["wheat-onion","wheat-lentil"],"tradition");
x0.xcrop(idxLand,idxCrop,idxPlough) = 3000;

Establezca los valores iniciales para los tres puntos siguientes.

Land      Crops           Method      Value
dry-good  wheat-corn      mechanized  2000
irr-poor  barley-onion    tradition   5000
irr-good  barley-chickpea mechanized  3500

idx = findindex(xcrop,...
    ["dry-good","irr-poor","irr-good"],...
    ["wheat-corn","barley-onion","barley-chickpea"],...
    ["mechanized","tradition","mechanized"]);
x0.xcrop(idx) = [2000,5000,3500];

Argumentos de entrada

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Variable de optimización, especificada como un objeto OptimizationVariable. Cree var utilizando optimvar.

Ejemplo: var = optimvar('var',4,6)

Índice con nombre, especificado como un arreglo de celdas de vectores de caracteres, vector de caracteres, vector de cadenas o vector de enteros. El número de argumentos strindex debe ser el número de dimensiones en var.

Ejemplo: ["small","medium","large"]

Tipos de datos: double | char | string | cell

Argumentos de salida

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Equivalente de índice numérico, devuelto como un vector de enteros. El número de argumentos de salida debe ser uno de los siguientes:

  • El número de dimensiones en var. Cada vector de salida numindexj es el equivalente numérico del argumento de entrada strindexj correspondiente.

  • Uno. En este caso, el tamaño de cada strindexj de entrada debe ser el mismo para todo j y la salida satisface el criterio de indexación lineal

    var(numindex(j)) = var(strindex1(j),...,strindexk(j)) para todo j.

Historial de versiones

Introducido en R2018a

Consulte también

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