R：如何解决以下线性规划问题
阿德里安
我对解决以下线性编程问题感兴趣。
在这个玩具示例中，第二个约束告诉我x1 <= -1，即x1必须为负，因此的最小值x1应为负。使用lpSolveAPI，我编写了这个玩具示例的代码。
library(lpSolveAPI)
my.lp <- make.lp(nrow = 2, ncol = 2)
set.column(my.lp, 1, c(1, 2))
set.column(my.lp, 2, c(3, 0))
set.objfn(my.lp, c(1, 0))
set.constr.type(my.lp, rep("<=", 2))
set.rhs(my.lp, c(-4, -2))
set.bounds(my.lp, lower = c(-Inf, -Inf), upper = c(Inf, Inf))
> my.lp
Model name:
C1 C2
Minimize 1 0
R1 1 3 <= -4
R2 2 0 <= -2
Kind Std Std
Type Real Real
Upper Inf Inf
Lower -Inf -Inf
但是，解决R中的线性编程问题给了我
> solve(my.lp)
[1] 3
> get.variables(my.lp)
[1] 3.694738e-57 -2.681562e+154
> get.objective(my.lp)
[1] 1e+30
get.objective(my.lp)返回1e+30for的值x1，该值显然不满足第二个约束。我专门使用了它，set.bounds以便x1, x2可以在实数线上取任何值，但是我仍然没有得到负数。哪里出问题了？
雅各布·诺沃特尼
library(CVXR)
x1 <- Variable(1)
x2 <- Variable(1)
# Problem definition
objective <- Minimize(x1)
constraints <- list(x1 + 3*x2 <= -4, 2*x1 + 0*x2 <= -2)
prob <- Problem(objective, constraints)
# Problem solution
sol <- solve(prob)
sol$value
# [1] -Inf
sol$status
# [1] "unbounded"
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