优化 MiniZinc 中的多个目标
Optimise multiple objectives in MiniZinc
我是CP的新手，但我想解决我在大学遇到的问题。
我有一个 Minizinc 模型，它可以最大限度地减少执行某些任务时使用的机器数量。机器有一些资源，任务有资源需求。除了最小化这个数字，我试图最小化将任务分配给机器的成本（我有一个带有成本的数组）。有没有机会先最小化这个数字，然后再优化 Minizinc 的成本？
例如，我有 3 个任务和 2 个机器。每台机器都有足够的资源来分配 3 个任务，但我想在成本较低的地方分配任务。
抱歉我的英语不好，感谢您的帮助。如果有这样的需要我会贴上我的代码。
您所指的技术称为词典optimisation/objectives。这个想法是针对多个 objective 进行优化，其中 objective 之间有明确的排序。例如，当优化 (A, B, C) 时，我们将优化 B 和 C，受制于 A。因此，如果我们可以提高 A 的值，那么我们将允许 B 和 C 恶化。同样，C 也根据 B.
进行了优化
这种技术经常被使用，但目前（还）没有在 MiniZinc 中得到原生支持。然而，有一些解决方法：
- 如 radation 模型所示，我们可以将第一个 objective 缩放至少与第二个 objective 的最大值一样多的值（依此类推).这将确保第一个 objective 的任何改进都将胜过第二个 objective 的任何 improvement/stagnation。那么实例的结果应该是字典序最优的。
- 我们可以将模型分成多个阶段。在每个阶段，我们只会关注一个 objective 值（从最重要到最不重要）。任何后续阶段都会
修复早期阶段的 objectives。最后阶段的解应该给你字典序最优解。
- 一些求解器本身支持字典优化。在
std/experimental.mzn. 中找到了在 MiniZinc 中使用这些词典 objectives 的一些实验性支持
请注意，词典编纂技术可能并不总是（明确地）谈论最小化和最大化；但是，您始终可以通过否定预期的 objective 值来从一个转换为另一个。
我是CP的新手，但我想解决我在大学遇到的问题。
我有一个 Minizinc 模型，它可以最大限度地减少执行某些任务时使用的机器数量。机器有一些资源，任务有资源需求。除了最小化这个数字，我试图最小化将任务分配给机器的成本（我有一个带有成本的数组）。有没有机会先最小化这个数字，然后再优化 Minizinc 的成本？
例如，我有 3 个任务和 2 个机器。每台机器都有足够的资源来分配 3 个任务，但我想在成本较低的地方分配任务。
抱歉我的英语不好，感谢您的帮助。如果有这样的需要我会贴上我的代码。
您所指的技术称为词典optimisation/objectives。这个想法是针对多个 objective 进行优化，其中 objective 之间有明确的排序。例如，当优化 (A, B, C) 时，我们将优化 B 和 C，受制于 A。因此，如果我们可以提高 A 的值，那么我们将允许 B 和 C 恶化。同样，C 也根据 B.
这种技术经常被使用，但目前（还）没有在 MiniZinc 中得到原生支持。然而，有一些解决方法：
- 如 radation 模型所示，我们可以将第一个 objective 缩放至少与第二个 objective 的最大值一样多的值（依此类推).这将确保第一个 objective 的任何改进都将胜过第二个 objective 的任何 improvement/stagnation。那么实例的结果应该是字典序最优的。
- 我们可以将模型分成多个阶段。在每个阶段，我们只会关注一个 objective 值（从最重要到最不重要）。任何后续阶段都会 修复早期阶段的 objectives。最后阶段的解应该给你字典序最优解。
- 一些求解器本身支持字典优化。在
std/experimental.mzn. 中找到了在 MiniZinc 中使用这些词典 objectives 的一些实验性支持
请注意，词典编纂技术可能并不总是（明确地）谈论最小化和最大化；但是，您始终可以通过否定预期的 objective 值来从一个转换为另一个。