从数据分开优化模型

为了获得可扩展的，可重用的优化问题，以与模型结构分隔问题数据的方式创建问题。

假设您对多个产品有多个调度问题。s manbetx 845时间段在向量中，一段时间，产品处于串向量，s manbetx 845s manbetx 845。

期间= 1:10;s manbetx 845产品= [“草莓”那“樱桃”那“红葡萄”那......“绿色葡萄”那“油桃”那“杏”];

要创建表示每个句点中使用的产品数量的变量，请使用从数据中占用大小的语句。s manbetx 845例如：

用法= Optimvar（'用法'，长度（周期），产品，s manbetx 845......'类型'那'整数'那'indowbound'，0）;

稍后更改时间段或产品，您只需要更改数据s manbetx 845一段时间和s manbetx 845。然后，您可以运行相同的代码来创建用法。

换句话说，为了保持灵活性并允许重用，请勿使用具有硬编码数据大小的语句。例如：

用法= Optimvar（'用法'，10,6，......％ 不要这样做'类型'那'整数'那'indowbound'，0）;

同样的考虑对于表达式和变量保持。假设产品的成本处于数据矩阵中，s manbetx 845成本，大小长度（周期）-经过-长度（产品）s manbetx 845。要模拟有效数据，请创建适当大小的随机整数矩阵。

RNG.默认重复性的％成本= randi（8，长度（周期），长度（产品））;s manbetx 845

最佳做法是创建从数据中占用大小的成本表达式。

Costperyear = Sum（成本。*使用，2）;totalcost = sum（costperyear）;

通过这种方式，如果您更改了数据大小，则创建的语句肋糖和总花费不要换。换句话说，为了保持灵活性并允许重用，请勿使用具有硬编码数据大小的语句。例如：

Costperyear = Optimexpr（10,1）;％ 不要这样做totalcost = 0;为了Yr = 1:10％ 不要这样做Costperyear（i）=总和（成本（即：）。*用法（我，:)）;totalcost = totalcost + costperyear（i）;结尾

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