用Microsoft.Solver.Foundation进行线性规划，为WPF应用添加智能-白红宇

原文:

　　在管理信息系统的开发过程中，往往会涉及到一些线性规划数学模型，例如资源配置优化。微软的Microsoft.Solver.Foundation是一个数学库，可以很好的对线性规划问题进行求解。关于它的细节，可以自行百度，话不多说，以例题来学习如何用Microsoft.Solver.Foundation进行线性规划：

　　题目（来自网络），如下图：

　　为了解决上述线性规划问题，先要下载并安装Microsoft.Solver.Foundation库，关于安装细节这里不赘述。

1、VS2012建立一个WPF应用程序WpfLPDemo(WinForm也是可以的），新建一个libs文件夹和images文件夹，并将Microsoft.Solver.Foundation.dll拷贝到libs（注意添加dll引用），如下图：

images下放的图片为题目截图。

2、编辑MainWindow.xaml文件，在设计界面上放一个Image展示例题截图、TextBlock用于显示优化结果、Button用于触发计算事件，代码如下：

3、编辑MainWindow.xaml.cs文件，注意添加using Microsoft.SolverFoundation.Services; using Microsoft.SolverFoundation.Solvers;代码如下（核心代码已经做了注释，可了解一下用法）：

1 using System; 2 using System.Collections.Generic; 3 using System.Linq; 4 using System.Text; 5 using System.Threading.Tasks; 6 using System.Windows; 7 using System.Windows.Controls; 8 using System.Windows.Data; 9 using System.Windows.Documents;10 using System.Windows.Input;11 using System.Windows.Media;12 using System.Windows.Media.Imaging;13 using System.Windows.Navigation;14 using System.Windows.Shapes;15 using Microsoft.SolverFoundation;16 namespace WpfLPDemo17 {18     using Microsoft.SolverFoundation.Services;19     using Microsoft.SolverFoundation.Solvers;20     /// 21     /// MainWindow.xaml 的交互逻辑22     /// 
23     public partial class MainWindow : Window24     {25         public MainWindow()26         {27             InitializeComponent();         28         }29         public object OPT()30         {31             SolverContext context = SolverContext.GetContext();32             //创建模型33             Model model = context.CreateModel();34             //优化决策因子，变量为实数,Domain.Integer|Domain.IntegerNonnegative为整数优化35             Decision x = new Decision(Domain.Real, "x");   36             Decision y = new Decision(Domain.Real, "y");37             //添加38             model.AddDecisions(x, y);39             //x,y变量范围40            // model.AddConstraints("变量范围",41            // double.NegativeInfinity < x <= double.PositiveInfinity,42            //double.NegativeInfinity < y <= double.PositiveInfinity);43 44             model.AddConstraints("约束",45             double.NegativeInfinity < x <= double.PositiveInfinity,46            double.NegativeInfinity < y <= double.PositiveInfinity,47             2*x +  y     - 2    >=0,48             x     -  2*y  + 4   >=0,49            3*x -   y      -3    <= 0);50             //目标函数 min z=x * x + y * y , GoalKind.Minimize最小值51            Goal gmin= model.AddGoal("zmin", GoalKind.Minimize, x * x + y * y);52         53             //优化54             Solution solution = context.Solve();55             //优化报告56            // Report report = solution.GetReport();57 58             string s = string.Format("min [ x={0:N2},y={1:N2}", x.ToDouble().ToString("0.00"), y.ToDouble().ToString("0.00"));59             s += string.Format(",min={0} ] " ,solution.Goals.First
     
      ().ToDouble().ToString("0.00"));60           61             //=================================================================62             model.RemoveGoal(gmin);63             Goal gmax = model.AddGoal("zmax", GoalKind.Maximize, x * x + y * y);64             //优化65              solution = context.Solve();66              s += string.Format("| max[ x={0:N2},y={1:N2}", x.ToDouble().ToString("0.00"), y.ToDouble().ToString("0.00"));67              s += string.Format(",max={0} ] " ,solution.Goals.First
      
       ().ToDouble().ToString("0.00"));68             //--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------69 70             context.ClearModel();71             return s;72 73         }74         private void Button_Click_calc(object sender, RoutedEventArgs e)75         {76             this.answer.Text = OPT().ToString();77         }78 79        80     }81 }

4、保存并运行程序，成功的话应该如下图：

5、单击计算按钮，即可输出结构，如下图：

可见计算的答案和例题给出的答案是一致的。为了构建根据通用的程序，可以从UI上动态传入模型以及模型的值进行优化求解，从而更好的具有实用性。