Examples with LinearSolver org.ojalgo.optimisation.linear.LinearSolver used on opensource projects

Example 1 with LinearSolver

use of org.ojalgo.optimisation.linear.LinearSolver in project ojAlgo by optimatika.

the class MarketShareCase method testSpecificBranch_37_8.

@Test
public void testSpecificBranch_37_8() {
    final PrimitiveDenseStore tmpAE = PrimitiveDenseStore.FACTORY.rows(new double[][] { { 0.87, 0.01, 0.6, 0.5, 0.85, 0.86, 0.09, 0.86, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0 }, { 5.9, 5.7, 4.8, 2.8, 9.7, 5.8, 4.4, 3.7, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0 }, { 1.9, 4.6, 3.1, 2.4, 8.5, 8.5, 7.4, 1.3, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0 }, { 0.06, 0.26, 0.96, 0.31, 0.77, 0.1, 0.77, 0.71, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0 }, { 3.8, 8.7, 1.5, 5.8, 7.9, 6.9, 3.7, 8.8, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0 }, { 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0 }, { 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0 }, { 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0 }, { 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0 }, { 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0 }, { 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0 }, { 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0 }, { 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0 } });
    final PrimitiveDenseStore tmpBE = PrimitiveDenseStore.FACTORY.rows(new double[][] { { 2.24 }, { 20.2 }, { 17.4 }, { 0.73 }, { 25.2 }, { 1.0 }, { 1.0 }, { 1.0 }, { 1.0 }, { 1.0 }, { 1.0 }, { 1.0 }, { 1.0 } });
    final PrimitiveDenseStore tmpC = PrimitiveDenseStore.FACTORY.rows(new double[][] { { 0.0 }, { 0.0 }, { 0.0 }, { 0.0 }, { 0.0 }, { 0.0 }, { 0.0 }, { 0.0 }, { 0.0 }, { 0.0 }, { 0.0 }, { 0.0 }, { 0.0 }, { 0.0 }, { 0.0 }, { 0.0 } });
    final LinearSolver.Builder tmpBuilder = new LinearSolver.Builder(tmpC);
    tmpBuilder.equalities(tmpAE, tmpBE);
    final Optimisation.Options tmpOptions = new Optimisation.Options();
    // tmpOptions.debug_stream = BasicLogger.DEBUG;
    // tmpOptions.debug_solver = LinearSolver.class;
    // tmpOptions.validate = true;
    final LinearSolver tmpSolver = tmpBuilder.build(tmpOptions);
    final Optimisation.Result tmpResult = tmpSolver.solve();
    TestUtils.assertTrue(tmpResult.getState().isOptimal());
    for (int i = 0; i < tmpResult.size(); i++) {
        final double tmpValue = tmpResult.doubleValue(i);
        TestUtils.assertTrue(!tmpOptions.feasibility.isDifferent(0.0, tmpValue) || !tmpOptions.feasibility.isDifferent(1.0, tmpValue));
    }
}

Example 2 with LinearSolver

use of org.ojalgo.optimisation.linear.LinearSolver in project ojAlgo by optimatika.

the class MarketShareCase method testSpecificBranch_20_25.

@Test
@Disabled("Underscored before JUnit 5")
public void testSpecificBranch_20_25() {
    final PrimitiveDenseStore tmpAE = PrimitiveDenseStore.FACTORY.rows(new double[][] { { 0.88, 0.59, 1.0, 0.16, 0.7, 0.7, 0.12, 0.66, 0.85, 0.68, 0.97, 0.33, 0.87, 0.01, 0.6, 0.5, 0.85, 0.09, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0 }, { 3.0, 0.7, 3.6, 7.3, 1.9, 1.5, 8.1, 5.5, 3.2, 5.3, 4.3, 2.1, 5.9, 5.7, 4.8, 2.8, 9.7, 4.4, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0 }, { 7.5, 9.6, 0.7, 5.4, 3.8, 0.0, 8.7, 0.2, 7.6, 6.3, 9.4, 5.5, 1.9, 4.6, 3.1, 2.4, 8.5, 7.4, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0 }, { 0.13, 0.97, 0.45, 0.32, 0.96, 0.36, 0.43, 0.96, 0.99, 0.58, 0.87, 0.15, 0.06, 0.26, 0.96, 0.31, 0.77, 0.77, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0 }, { 5.5, 3.9, 9.6, 8.7, 1.6, 2.7, 0.9, 4.4, 7.9, 1.2, 0.8, 9.5, 3.8, 8.7, 1.5, 5.8, 7.9, 3.7, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0 }, { 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0 }, { 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0 }, { 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0 }, { 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0 }, { 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0 }, { 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0 }, { 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0 }, { 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0 }, { 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0 }, { 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0 }, { 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0 }, { 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0 }, { 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0 }, { 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0 }, { 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0 }, { 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0 }, { 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0 }, { 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0 } });
    final PrimitiveDenseStore tmpBE = PrimitiveDenseStore.FACTORY.rows(new double[][] { { 4.49 }, { 18.5 }, { 41.5 }, { 3.44 }, { 33.2 }, { 1.0 }, { 1.0 }, { 1.0 }, { 1.0 }, { 1.0 }, { 1.0 }, { 1.0 }, { 1.0 }, { 1.0 }, { 1.0 }, { 1.0 }, { 1.0 }, { 1.0 }, { 1.0 }, { 1.0 }, { 1.0 }, { 1.0 }, { 1.0 } });
    final PrimitiveDenseStore tmpC = PrimitiveDenseStore.FACTORY.rows(new double[][] { { 0.0 }, { 0.0 }, { 0.0 }, { 0.0 }, { 0.0 }, { 0.0 }, { 0.0 }, { 0.0 }, { 0.0 }, { 0.0 }, { 0.0 }, { 0.0 }, { 0.0 }, { 0.0 }, { 0.0 }, { 0.0 }, { 0.0 }, { 0.0 }, { 0.0 }, { 0.0 }, { 0.0 }, { 0.0 }, { 0.0 }, { 0.0 }, { 0.0 }, { 0.0 }, { 0.0 }, { 0.0 }, { 0.0 }, { 0.0 }, { 0.0 }, { 0.0 }, { 0.0 }, { 0.0 }, { 0.0 }, { 0.0 } });
    final LinearSolver.Builder tmpBuilder = new LinearSolver.Builder(tmpC);
    tmpBuilder.equalities(tmpAE, tmpBE);
    final Optimisation.Options tmpOptions = new Optimisation.Options();
    // tmpOptions.debug(LinearSolver.class);
    final LinearSolver tmpSolver = tmpBuilder.build(tmpOptions);
    final Optimisation.Result tmpResult = tmpSolver.solve();
    TestUtils.assertTrue(tmpResult.getState().isOptimal());
    for (int i = 0; i < tmpResult.size(); i++) {
        final double tmpValue = tmpResult.doubleValue(i);
        TestUtils.assertTrue(!tmpOptions.feasibility.isDifferent(0.0, tmpValue) || !tmpOptions.feasibility.isDifferent(1.0, tmpValue));
    }
}