R Projects
Here I will post projects related to more advanced uses of R, such as linear programming
and machine learning. Again, this section is all in Portuguese for now, but it will be soon
translated to English in its entirety.
Linear Programming
Problemas de otimização que podem ser resolvidos por intermédio da programação linear
(PL) também são manipuláveis e solucionáveis através do R. Há um pacote bastante
proeminente que traz funções especialmente voltadas à solução de modelos lineares
conhecido como lpSolve. Fácil de encontrar e de se instalar, este pacote está disponível
no repositório CRAN:
library(lpSolve)
O paradigma de programação funcional pode parecer desafiador num primeiro momento,
especialmente por apresentar problemas matemáticos em uma forma diferente do que
estamos acostumados a lidar cotidianamente. Contudo, no momento em que se
compreende que funções são códigos especializados em lidar com dados de entradas,
transformá-los e retornar uma informação na saída, a maior dificuldade foi ultrapassada.
Não é diferente com PL e a biblioteca lpSolve.
Neste sentido, um problema de PL também não foge à essa realidade. Isto significa dizer
que a representação formal matemática de um problema de PL comum será diferente de
sua representação em R. Os coeficientes que multiplicam as variáveis serão dados como
entrada em funções. Como exemplo disponível na própria documentação do CRAN:
Formatação
Este problema deve ser inserido por etapas nas funções da biblioteca lpSolve. Antes de
mais nada, é importante criar entidades em R que irão conter os elementos do exemplo:
#vetor contendo os coeficientes da função objetivo
f.obj <- c(1,9,1)
#matriz 2x3 contendo as funções de restrição
f.con <- matrix(c(1,2,3,3,2,2),nrow=2,byrow=TRUE)
