在R中使用lpSolveAPI节省时间

Question

我在R中使用lpSolveAPI，试图最小化销售量和产量之间的差异。 生产是在一分钟到一分钟的基础上，当模型需要解决几分钟时，模型才能正常工作。问题是当它必须计算几个小时，它需要太长时间。 有没有办法减少R最小化问题所需的时间？ 我将代码设置为：

library(lpSolveAPI)
#sold amount 
S1=1000
S2=1000
S3=1000
#making a vector 
n=c(S1,S2,S3)
#vector for upper an lower bounds 
q=rep(-1000,3)
w=rep(1000,3)
e=rep(0,3)
#zero Vector  
x=rep(0,1272)
#includes 1 and -1
for (i in 187:189){
x[i]=1  }
for (i in 190:192){
x[i]=-1}
fejl=make.lp(0,1272)
lp.control(fejl, sense="min")
set.objfn(fejl, x)
set.type(fejl, 193:1272, "binary")
set.bounds(fejl, lower = q, upper = w, columns = 184:186)  
set.bounds(fejl, lower = q, upper = e, columns = 190:192) 

经过很多限制之后，我解决了这个问题：

solve(fejl)
get.objective(fejl)
get.variables(fejl)