有没有办法在 MiniZinc 中交换二维数组(矩阵)的列,并跟踪它?
Is there a way to swap columns of a 2d array (matrix) in MiniZinc, and keep track of that?
我目前正在研究 MiniZinc。
我得到以下二维数组(矩阵):
0 1 0 0 0 0
0 1 1 1 0 1
0 0 0 0 1 1
假设它有一些顺序。左边的第一列是第一列,右边的下一列是第二列,依此类推,例如:
1 2 3 4 5 6
----------------
0 1 0 0 0 0
0 1 1 1 0 1
0 0 0 0 1 1
我需要一种方法(例如约束或其他方法)来帮助我减少一行中的第一个 1 和同一行中的最后一个 1 之间的距离。例如,一个理想的矩阵是:
1 2 3 4 6 5
----------------
0 1 0 0 0 0
0 1 1 1 1 0
0 0 0 0 1 1
如您所见,它是通过将第 5 列和第 6 列交换在一起。但我不知道该怎么做,并跟踪顺序,知道第一个矩阵有 [1 2 3 4 5 6] 第二个是 [1 2 3 4 6 5]
我真的不知道如何在二维变量数组中对这种交换列建模。
感谢您的帮助!
这是一个简单的方法:假设您的原始数据矩阵是 data
。您可以使用数组(比如 x
)来跟踪列的新顺序。要使用新订单,您可以使用 data[row,x[col]]
,例如
[data[row,x[col]] | row in 1..num_rows, col in 1..num_cols]
这是一个小例子。请注意,您必须在 x
上添加约束以使其更有趣。
include "globals.mzn";
int: num_rows;
int: num_cols;
array[1..num_rows, 1..num_cols] of int: data;
% decision variables
array[1..num_cols] of var 1..num_cols: x;
solve satisfy;
constraint
all_different(x)
% /\ more constraints on x ....
;
output [
"data:\n",
show2d(data) ++ "\n" ++
"x: \(x)\n",
"new_data:\n",
show2d(array2d(1..num_rows, 1..num_cols, [data[i,x[j]] | i in 1..num_rows,j in 1..num_cols])) ++ "\n"
];
% data
num_rows = 3;
num_cols = 6;
data = array2d(1..num_rows,1..num_cols,
[
0,1,0,0,0,0,
0,1,1,1,0,1,
0,0,0,0,1,1
]);
其中一个解决方案是:
data:
[| 0, 1, 0, 0, 0, 0 |
0, 1, 1, 1, 0, 1 |
0, 0, 0, 0, 1, 1 |]
x: [3, 1, 4, 5, 2, 6]
new_data:
[| 0, 0, 0, 0, 1, 0 |
1, 0, 1, 0, 1, 1 |
0, 0, 0, 1, 0, 1 |]
我目前正在研究 MiniZinc。
我得到以下二维数组(矩阵):
0 1 0 0 0 0
0 1 1 1 0 1
0 0 0 0 1 1
假设它有一些顺序。左边的第一列是第一列,右边的下一列是第二列,依此类推,例如:
1 2 3 4 5 6
----------------
0 1 0 0 0 0
0 1 1 1 0 1
0 0 0 0 1 1
我需要一种方法(例如约束或其他方法)来帮助我减少一行中的第一个 1 和同一行中的最后一个 1 之间的距离。例如,一个理想的矩阵是:
1 2 3 4 6 5
----------------
0 1 0 0 0 0
0 1 1 1 1 0
0 0 0 0 1 1
如您所见,它是通过将第 5 列和第 6 列交换在一起。但我不知道该怎么做,并跟踪顺序,知道第一个矩阵有 [1 2 3 4 5 6] 第二个是 [1 2 3 4 6 5]
我真的不知道如何在二维变量数组中对这种交换列建模。
感谢您的帮助!
这是一个简单的方法:假设您的原始数据矩阵是 data
。您可以使用数组(比如 x
)来跟踪列的新顺序。要使用新订单,您可以使用 data[row,x[col]]
,例如
[data[row,x[col]] | row in 1..num_rows, col in 1..num_cols]
这是一个小例子。请注意,您必须在 x
上添加约束以使其更有趣。
include "globals.mzn";
int: num_rows;
int: num_cols;
array[1..num_rows, 1..num_cols] of int: data;
% decision variables
array[1..num_cols] of var 1..num_cols: x;
solve satisfy;
constraint
all_different(x)
% /\ more constraints on x ....
;
output [
"data:\n",
show2d(data) ++ "\n" ++
"x: \(x)\n",
"new_data:\n",
show2d(array2d(1..num_rows, 1..num_cols, [data[i,x[j]] | i in 1..num_rows,j in 1..num_cols])) ++ "\n"
];
% data
num_rows = 3;
num_cols = 6;
data = array2d(1..num_rows,1..num_cols,
[
0,1,0,0,0,0,
0,1,1,1,0,1,
0,0,0,0,1,1
]);
其中一个解决方案是:
data:
[| 0, 1, 0, 0, 0, 0 |
0, 1, 1, 1, 0, 1 |
0, 0, 0, 0, 1, 1 |]
x: [3, 1, 4, 5, 2, 6]
new_data:
[| 0, 0, 0, 0, 1, 0 |
1, 0, 1, 0, 1, 1 |
0, 0, 0, 1, 0, 1 |]