我想进行线性优化。我的问题表述不是100％正确的，因此，我将尝试在本文中进行解释。 我的输入数据集是DS，具有六个t槽和两行，如下所示。
t1 t2 t3 t4 t5 t6
451 432 470 450 530 420
0 0 0 50 50 50
目标函数是查找列总和值的最大值的最小值。例如，上述数据集的最大列总和为580，因此，目标函数将基于约束最小化此最大值。有两个约束，第一个约束，优化数据集的第一行等于原始数据集451 432 470 450 530 420；第二约束，新优化数据集的第二行总和等于原始数据集的第二行总和。约束条件简短地意味着第一行应该是相同的，第二行的值可以从一个插槽移到另一个插槽以实现最小目标函数。
我试图用数学方法将上述问题写成如下：
min z = max（colsum（DS））
受制于：
DS_new [1，] == DS [1，]
Sum（DS_new [2，]）== Sum（DS [2，]）
R中的代码为：
DS <- mydataset
DS_new <- c()
P <- max(colSums(DS))
library(lpSolve)
objective.in <- c(P)
const.mat <- matrix(c(DS_new[1,],sum(DS_new[2,])), nrow=2,
byrow=TRUE)
const.rhs <- c(DS[1,],sum(DS[2,]))
const.dir <- c("==", "==")
optimum <- lp(direction="min", objective.in, const.mat,
const.dir, const.rhs)
输出为：
> optimum
错误：找不到可行的解决方案
但是，我想要的输出是：
DS
t1 t2 t3 t4 t5 t6
1 451 432 470 450 530 420
2 50 50 50 0 0 0
上述输出数据集的最大列总和为530。