R语言如何使用或约束进行优化？
我正在尝试使用R进行约束优化。我的约束不是连续的。以下是一个例子：R语言如何使用或约束进行优化？,r,optimization,constraints,R,Optimization,Constraints,我正在尝试使用R进行约束优化。我的约束不是连续的。以下是一个例子： minimize: f(x,y)=(x-2)^2+y^2 st. x=0 or x>=3 y=0 or y>=2 这是什么类型的优化问题 这些被称为半连续变量。一些解算器直接支持这些，但也可以使用其他二进制变量来表示： 3*d <= x <= 1000*d d binary 3*d谢谢您的回复！我有几个问题。既然x大于3，我们还能使用二进制编码吗？似乎它只适用于d只能假定两个值：0或1。如果为0，
minimize: f(x,y)=(x-2)^2+y^2
st. x=0 or x>=3
y=0 or y>=2
这是什么类型的优化问题 这些被称为半连续变量。一些解算器直接支持这些，但也可以使用其他二进制变量来表示：
3*d <= x <= 1000*d
d binary
3*d谢谢您的回复！我有几个问题。既然x大于3，我们还能使用二进制编码吗？似乎它只适用于d
只能假定两个值：0或1。如果为0，则表示x=0
。如果1，我们有3个hanks-Erwin。如果x落在3和1000之间，我看到二进制代码可以完美地工作。但是，如果我只想将x设置为0或>=1000，我们还可以使用二进制编码吗？半连续变量允许边界[L，无穷大）
。二元变量方法需要一些上界，例如，1000*d，这是有意义的。半连续变量似乎适合我的情况。我发现LpSolve解决了这个问题。但是，我的目标函数是非线性的，但不一定是二次函数（它可以是y^4.5，而不是y^2）。似乎包括古洛比在内的许多解算器只处理线性和二次函数，而不是更复杂的目标函数？有没有其他R包可以处理它？如果你绘制域，我想你会发现它是连续的。它是连续的，但不再是凸的。有趣的是，凸性可以通过离散e优化技术。