使用R求解2个下标优化运输问题

请有人指导如何解决以下问题。我不是在寻找答案，而是在R中解决此类问题的开始。我看过像lsolve和lsolveapi这样的包，但所有示例都只有一个下标

最小化 132x11+12x12+97x21+103x22

服从 约束1:x11+x12+x21≤ 135
约束2:x11+x21+x22≤ 56

xij≥ 0，所有i，j

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请为此类大型sclae问题提供帮助并推荐合适的R软件包。根据注释，您的问题似乎与

lpSolve

的

lp（）

函数中给出的示例几乎完美匹配。看看这是否有效：

library(lpSolve)
f.obj <- c(132, 12, 97, 103)
f.con <- matrix(c(1, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1), ncol = 4, byrow = T)
f.dir <- c(">=", ">=")
f.rhs <- c(135, 56)
lp ("min", f.obj, f.con, f.dir, f.rhs)
#Success: the objective function is 6380 
lp ("min", f.obj, f.con, f.dir, f.rhs)$solution
#0 79 56  0

库（lpSolve）
f、 obj变量的名称是不相关的：如果双索引困扰您，您可以随时将变量从
x11
，
x12
，
x21
，
x22
重命名为
y1
，
y2
，
y3
，
y4
。所有的线性规划包（
lpSolve
等）都可以解决这个小问题（4个变量不会使问题变得“大规模”）。文森特：这是一个客户和供应商问题：x11用于表示客户1和供应商1，类似地，x12表示客户1和供应商2。。。。。。请注意，我刚刚复制了实际问题的2-3行和4个变量。。。。希望这对你有所帮助。杰克谢谢你的链接并给了我一个开始。我将探索findFn（“交通”）选项。。。。f、 骗局