public LinearSolver(LinearConstraint[] LCs, Objective objective)
{
originConstraints = LCs;
this.objective = objective;
toSearch = new Heap <Node>(50);
globalLowerBound = 0;
}
public static bool IsSqrt(BigInteger value, BigInteger root)
{
var number = new Rationals.Rational(value);
var power = Rationals.Rational.Pow(new Rationals.Rational(root), 2);
return(number.CompareTo(power) == 0);
}
public static bool IsSqrtXxx(BigInteger value, BigInteger root)
{
var number = new Rationals.Rational(value);
var lowerBound = Rationals.Rational.Pow(new Rationals.Rational(root), 2);
var upperBound = Rationals.Rational.Pow(Rationals.Rational.Add(new Rationals.Rational(root), 1), 2);
return(lowerBound.CompareTo(number) <= 0 &&
number.CompareTo(upperBound) < 0);
}
public Rational(Rationals.Rational rational)
{
Fraction = rational;
}
public Rational(BigInteger numerator, BigInteger denominator)
{
Fraction = new Rationals.Rational(numerator, denominator);
}
public Rational(BigInteger number)
{
Fraction = new Rationals.Rational(number, 0);
}
// Unterteilt das jetzige Ergebnic c in Unterzweigen
// Fuer die Variablen, die nicht ganzzahlig sind
private void SolveOne(Node c, CancellationToken cancelToken)
{
if (cancelToken.IsCancellationRequested)
{
IsCompleted = false;
return;
}
if (!c.IsInfeasible)
{
// Falls das jetzige Ergebis schlechter als die Untergrenze,
// dann muss es nicht in Unterzweigen mehr geteilt werden
if (globalLowerBound > c.Upperbound)
{
return;
}
// Falls das Lowerbound des jetizgen Ergebnises besser
// als das Gespeicherte, dann ersetz das Gespeicherte
// durch das Jetzige
if (globalLowerBound < c.Lowerbound)
{
globalLowerBound = c.Lowerbound;
// Und update das jetizge beste Loesung
CurrentSolution = new Dictionary <string, rat>();
foreach (var kvp in c.Answer)
{
CurrentSolution.Add(kvp.Key, kvp.Value.WholePart);
CurrentSolution["P"] = c.Lowerbound;
}
}
// Falls eine ganzzahlige Loesung (alle Variablen ganzzahlig) gefunden
// dann kann man die ganze Suchreihe loeschen
// denn dort wird die Ergebnis nach Upperbound sortiert
// d.h. dieses Ergebnis 'c' hat den hoechstwahrscheinlichen Wert
// innerhalb aller Moeglichkeiten
if (c.Lowerbound.Equal(c.Upperbound))
{
toSearch.Clear();
// Die endgueltige Loesung
BestSolution = new Dictionary <string, rat>();
foreach (var kvp in c.Answer)
{
BestSolution.Add(kvp.Key, kvp.Value.CanonicalForm);
}
return;
}
// Falls das jetizge Ergebnis nicht-ganzzahlige Variablen enthaelt
// werden jede nicht-ganzzahlige Variable in zwei Zweigen unterteilt
// naemlich x_i = 0 oder x_i = 1
foreach (var pair in c.Answer)
{
// der Zielwert 'P' kann uebersprungen werden
if (pair.Key.Equals(objective.LHSVariableNames[0]))
{
continue;
}
if (!(pair.Value.FractionPart == 0))
{
LinearConstraint zero = new LinearConstraint(new string[] { pair.Key }, new rat[] { 1 }, 0, LinearConstraint.InequalityType.SmallerOrEqualTo);
toSearch.Add(new Node(c.Tableau, zero, objective, cancelToken));
LinearConstraint one = new LinearConstraint(new string[] { pair.Key }, new rat[] { -1 }, -1, LinearConstraint.InequalityType.SmallerOrEqualTo);
toSearch.Add(new Node(c.Tableau, one, objective, cancelToken));
}
}
}
}
public static Rational CreateRational(Rationals.Rational value)
{
return(new Rational(value));
}
