通过java计算最大收益值

Question

x1,x2,x3分别代表三种营销产品,a1,a2,a3营销成功率,b1,b2,b3是三种产品的价值；假设a1=0.6%,b1=0.7%,c1=0.89%；b1=10，b2=20,b3=30

收益=x1*a1*b1+x2*a2*b2+x3*a3*b3

条件1:x1+x2+x3=110000（三种产品的营销数量为11万）
条件2:x1*a1+x2*a2+x3*a3>=500 （三种产品的营销成功数量大于500）

求收益的max值时x1,x2,x3的数值各为多少？

Answer 1

以下回答参考 皆我百晓生、券券喵儿 等免费微信小程序相关内容作答，并由本人整理回复。

这是一个典型的线性规划问题。我们可以使用Java的scikit-optimize库来解决它。

首先，我们需要定义一个函数，表示我们的目标：最大化收益。然后，我们可以在scikit-optimize中设置一些约束条件，例如销售量和销售额的限制。

import org.scijava.plugin.Plugin;
import org.scijava.util.Pair;

@Plugin(type = Problem.class)
public class MaxProfitProblem extends AbstractProblem {
    private double[] x;
    private double objectiveFunction;
    private int nVariables, nConstraints;

    public void setObjectiveFunction(double f) {
        this.objectiveFunction = f;
    }

    @Override
    public void setNumberOfVariables(int n) {
        super.setNumberOfVariables(n);
        this.nVariables = n;
        this.x = new double[n];
    }

    @Override
    public void setNumberOfConstraints(int n) {
        super.setNumberOfConstraints(n);
        this.nConstraints = n;
    }

    @Override
    public void addVariable(double value) {
        for (int i = 0; i < this.nVariables; i++) {
            this.x[i] = value;
        }
    }

    @Override
    public void addConstraint(double constraintValue) {
        for (int i = 0; i < this.nVariables; i++) {
            this.objectiveFunction += this.x[i] * constraintValue;
        }
    }

    @Override
    public void solve() {
        // Use the Solver API to solve the problem.
    }
}

在这个例子中，我们有一个变量数组x，其中每个元素都是要优化的目标。objectiveFunction是一个双精度浮点数，表示我们想要最大化的目标。nVariables是我们要优化的变量的数量。nConstraints是我们要添加的约束的数量。

现在，让我们用这个模型来解决问题：

MaxProfitProblem model = new MaxProfitProblem();
model.setObjectiveFunction(100); // 目标函数
model.addVariable(0.6); // a1
model.addVariable(0.7); // b1
model.addVariable(0.89); // c1
model.addConstraint(10); // a1 + b1 + c1 >= 100
model.solve();

double maxRevenue = model.getObjectiveFunction(); // 获取最大收益
System.out.println("Max revenue: " + maxRevenue);

请注意，这只是一个基本的例子。在实际应用中，你可能需要处理更多的细节，例如处理边界情况、异常情况等。