free pdf viewer c# winform : Copy pdf text to word with formatting application control utility azure web page .net visual studio Manual2-part1685

21 
Table 3 Data categories in the Matrix-file 
Nr.  Name 
Brief description 
Parameters and 
coefficients 
Information about the MP tableau, such as the number of 
activities and constraints and the location of certain activities. 
Objective function 
coefficients 
The price vector of the MP tableau. The VBA code generates this 
vector from the MP tableau. 
Programming matrix  The specification of activities and constraints. No missing values 
are allowed, zeros need to be entered explicitly.  
Fixed/independent 
constraints 
Fixed/independent constraints can be included, for instance if a 
right-hand-side value should always take a value 10.  
Binary for 
disinvestments 
These coefficients specifically relate to the three-step-
consumption model (see Market.xls) and should be left blank if 
this model is not used. 
Fixing of columns in 
"consumption mode" 
These coefficients also relate to a three-step-consumption model 
(see Market.xls) and should be set to zero if this model is not 
used. 
Fine tuning 
parameters 
Can be used to alter crop yield expectations when taking 
production decisions to capture risk. 
Type and range of 
constraints 
Relates to the sign of the constraints (see text) 
Marked integers 
Indicates which activities are integers 
10  Lower bounds on 
columns 
The minimum value to which an activity can be selected 
11  Upper bounds on 
columns 
The maximum value to which an activity can be selected 
12  Integers sets / SOS  
Special integer treatment to speed up solution in the case that the 
MILP includes many integers. 
Structure of the programming matrix 
Activities and constraints are identified using an activity and constraint index that starts with 
zero (index = 0,1,2, …n). The index of the first activity has the cell name iact_0 while the index 
of  the first  constraint  has  the cell name  icon_0.  When inserting or deleting  activities  and 
constraints, it is important that the indices are updated. The VBA will otherwise give a warning 
message when converting the workbook to ASCII.  
Copy pdf text to word with formatting - extract text content from PDF file in C#.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Feel Free to Extract Text from PDF Page, Page Region or the Whole PDF File
copy text from pdf to word; copy pdf text with formatting
Copy pdf text to word with formatting - VB.NET PDF Text Extract Library: extract text content from PDF file in vb.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
How to Extract Text from PDF with VB.NET Sample Codes in .NET Application
copy text from pdf reader; extract text from pdf java open source
22 
The programming matrix needs to be structured in a pre-determined order of activities and 
constraints.  
Figure 6 shows this structure schematically.  
Table 4 shows the correct order of the activities. The first and the last activity are not used and 
should be filled with zero values; they contain cell names which position should not be changed 
when inserting columns. All selling and buying activities follow next. It is important that these 
activities  have  the same  order as  in the  market  file  where  their  prices are  listed for  each 
simulation period. Hiring in labor should come before hiring out labor. Activities that have a 
price coefficient come first, followed by all other activities. These can be ordered using any 
logic. Lastly come activities called “future selling activities” that refer to the future yield of 
investments such as fruit orchards and livestock; these have an entry in the objective function 
but have no entry in the current disposable income inside the MP tableau.  
Figure 6 Schematic overview of activities and constraints in Matrix.xls 
Table 5 shows the correct order of the constraints in the programming matrix. As with the 
activities, the first and the last constraints are left blank, i.e., filled with zeros, as these have cell 
names that should not be changed. This is followed by a set of constraints that determine the 
resource  endowments  of  the  agent.  This  includes  liquid  means,  which  is  the  amount  of 
accumulated savings by the agent, which is available for investment, variable inputs, or market 
Empty
Selling of 
crops and 
livestock
Buying 
inputs
Credits & 
deposits
Acess to 
innovations Livestock
Growing 
crops
Selling 
future 
products Empty
Empty
Cash
Labor use
Land
Livestock
Perennials
Innovations
Credit
Crop yield balances
Empty
Activities
Constraints
C# PDF Convert to Text SDK: Convert PDF to txt files in C#.net
file formats using Visual C# code, such as, PDF to HTML converter assembly, PDF to Word converter assembly C#.NET DLLs: Use PDF to Text Converter Control in
copy pdf text to word; copy and paste pdf text
VB.NET PDF Convert to Word SDK: Convert PDF to Word library in vb.
application. In addition, texts, pictures and font formatting of source PDF file are accurately retained in converted Word document file.
copy text from protected pdf; extract text from pdf with formatting
23 
consumption. It furthermore includes the available amount of labor, land, livestock, and areas of 
plantations, each of which can be subdivided into many categories (e.g., labor into different age 
groups, land into soil fertility classes). 
Table 4 Order of activities in the programming matrix 
Activities 
Explanation 
A.  First activity 
empty, filled with zeros 
B. 
Selling  and buying activities 
All these activities have objective function coefficients (prices) and 
have to appear in exactly the same order as in the first block of 
entries in the market file.  
C# Create PDF from Word Library to convert docx, doc to PDF in C#.
A convenient C#.NET control able to turn all Word text and image content into high quality PDF without losing formatting. Convert
cut and paste text from pdf; extract text from pdf using c#
VB.NET Create PDF from Word Library to convert docx, doc to PDF in
Insert Image to PDF. Image: Remove Image from PDF Page. Image: Copy, Paste, Cut Export all Word text and image content into high quality PDF without losing
extract text from pdf open source; pdf text replace tool
24 
Information about the activities 
Figure 7 shows the upper left corner of the first block of the programming matrix. Activities are 
ordered  in  rows,  while constraints  are  ordered  in columns.  For  each activity,  10  types of 
information need to be specified (ordered a-j). The first five of these, are only to assist the 
model builder as these are not read by the MPMAS:  
THE ACTIVITY INDEX: explained above, starting with number 0.  
THE NAME OF THE ACTIVITY: should ideally be short and clear.  
THE UNIT OF THE ACTIVITY: e.g., hectare, kilogram, $, etc..  
THE SOLUTION VECTOR: or decision variable, shows the optimum solution.  
THE OBJECTIVE  FUNCTION: which is  only  required when using the stand-alone-solver. 
When using the MPMAS, than it should contain as prices are derived from the market file. The 
product of the objective function and solution vector is what is optimized.  
The following five variables are required by the MPMAS:  
MARKET INTEGERS: set to 1 if the activity can only obtain integer values, 0 otherwise.  
FIXING IN CONSUMPTION MODE: only applies to the use of a three-stage optimization 
procedure of sequential investment, production, and consumption decisions. When set to 1, then 
the selected activities in production mode cannot be changed in the consumption mode. This 
captures the timely sequence and irreversibility of investment and production decisions. When 
using the one or two-stage optimization, than all values should be set to 0.  
LOWER BOUNDS ON THE ACTIVITIES: the minimum value of the decision, usually 0.  
UPPER BOUNDS ON THE ACTIVITIES: the maximum value of the decision, usually infinite 
(10E
31
The variables are specified left of the programming matrix as shown in Figure 7. This is only to 
minimize errors. The MPMAS requires these data to be ordered sequentially as listed in Table 
3.  Manually  entering  these data in  this  order  would  be  cumbersome,  especially  when the 
programming matrix is large. This procedure is therefore automated using the VBA. To do this, 
VB.NET Create PDF from Excel Library to convert xlsx, xls to PDF
pages edit, C#.NET PDF pages extract, copy, paste, C# NET rotate PDF pages, C#.NET search text in PDF all Excel spreadsheet into high quality PDF without losing
copy and paste text from pdf; extract text from image pdf file
C# PDF Convert to HTML SDK: Convert PDF to html files in C#.net
file. Besides, the converted HTML webpage will have original formatting and interrelation of text and graphical elements of the PDF.
copy pdf text to word with formatting; cut text from pdf document
25 
the VBA needs to know the location where the information has to be copied from and where it 
has to be pasted to. This is provided using cell names as listed in Table 6. 
Figure 7 The programming matrix 
Table 6 Cell names of activity information 
Data category 
Matrix-file cell names 
Copied from 
Pasted to 
e. 
Objective function coefficients 
ObjFunctionCopy0 
ObjFunctionPaste 
f. 
Activity type 
ActTypeCopy0 
ActTypePaste 
g. 
Marked integers 
IntegerCopy0 
IntegerPaste 
h. 
Fixing in consumption mode 
FixConsCopy0 
FixConsPaste 
i. 
Lower bound 
ActLBoundCopy0 
ActLBoundPaste 
j. 
Upper bound 
ActUBoundCopy0 
ActUBoundPaste 
C# Create PDF from Excel Library to convert xlsx, xls to PDF in C#
C#.NET PDF SDK- Create PDF from Word in Visual C#. Turn all Excel spreadsheet into high quality PDF without losing formatting.
extract text from pdf file using java; erase text from pdf
C# Create PDF from PowerPoint Library to convert pptx, ppt to PDF
Excellent .NET control for turning all PowerPoint presentation into high quality PDF without losing formatting in C#.NET Class. Convert
cut text pdf; erase text from pdf file
26 
Information about the constraints 
Figure 7 also shows the constraints ordered in columns. For each constraint, there are seven 
types of information added to the matrix: 
TYPE OF CONSTRAINT: directly related to the sign of the constraint equation: a value of 1: 
“smaller or equal than”; 2 “greater or equal than”; and 3 “is equal to”. 
RANGE OF THE CONSTRAINT: also directly related to the sign of the constraint equation: a 
value of 1: “-1E+31”; a value of 2: “-1E+31”, and a value of 3: “0”. 
THE LEFT-HAND-SIDE: only used for evaluating the programming matrix and does not have 
to be filled in. 
THE SIGN: smaller or equal than (“≤”), greater or equal than (“≥”), or is equal to (“ =”). Note 
the use of one space before the is-equal sign, because Excel would otherwise treat this sign as a 
formula. The sign is not  directly used by MPMAS, which uses the type of constraint as a 
number. 
THE RIGHT-HAND-SIDE: which is only used in the stand-alone-solver version. Right-hand-
side values are agent-specific and are constructed from an agent’s resource endowments (land, 
labor, knowledge, etc.). 
THE UNIT OF THE CONSTRAINT: e.g. kilogram, hectare, etc. This is not obligatory and is 
not read by the MPMAS 
THE CONSTRAINT INDEX: which is not directly used by the MPMAS, but is however very 
important, as other cells are referenced through this index to specific locations in the matrix.  
Like in the case of the activities, the MPMAS requires these data in a specific order as listed in 
Table 7. This ordering is handled by the VBA and only needs a correct specification of cell 
names as shown in Table 7. If using the split and transposed matrix, than the constraint-related 
data needs to be read from separate blocks. The cell names need therefore to be given for each 
block separately. The cell names in block 1 get the suffix 1, in block 2 the suffix 2, etc. 
VB.NET Create PDF from PowerPoint Library to convert pptx, ppt to
Remove Image from PDF Page. Image: Copy, Paste, Cut PDF, VB.NET convert PDF to text, VB.NET all PowerPoint presentation into high quality PDF without losing
extract text from pdf image; export text from pdf to word
VB.NET Word: Extract Text from Microsoft Word Document in VB.NET
time and effort compared with traditional copy and paste VB.NET. Apart from extracting text from Word powerful & profession imaging controls, PDF document, tiff
copying text from pdf into word; copy and paste text from pdf to excel
27 
Table 7 Cell names of constraint information 
matrix-file cell names 
Data category 
Copied from 
Pasted to 
 Type of the constraint 
ConTypeCopy0 
ConTypePaste 
 Range of the constraint 
ConRangeCopy0 
ConRangePaste 
 Right-hand-side 
RHSCopy0 
RHSPaste 
Developing the programming matrix is the most time consuming part of building the MPMAS. 
Large matrices are best build step-by-step, adding one feature at a time and then trying it before 
adding  another feature. This involves frequent solving of the  MP matrix. To facilitate this 
process, the MPMAS has a stand-alone solver to check the programming matrix separately from 
all the other input files.  This stand-alone solver can be run from the file the MPMAS menu as 
explained in the section “Solve matrix” on page 51. 
Population.xls: Initiation of the agent population 
The population file contains two types of information: (1) the demographic composition of the 
population  (age  and  gender);  and  (2)  the  asset  composition  of  the  population  (livestock, 
machinery, area of tree plantations, and liquidity). The methodology is based on Monte Carlo 
techniques, which is shortly described in the following. 
Use of Monte Carlo techniques 
The methodology to randomly generate agent populations from a sample of farm households is 
based  on  Monte  Carlo  techniques  (Berger  and Schreinemachers 2006). The objective  is to 
generate a multitude of potential agent populations, with all agents being different both within a 
single population and between different populations.  
One of the challenges in generating an empirically based agent population is to represent each 
real-world farm household with a unique agent. Yet, data are often available only for a sample 
of the farm household population. The challenge hence became how to extrapolate the sample 
population to generate the remaining non-sample agents.  
28 
The most obvious route would be to multiply 
the  sample  farm  households  with  their 
probability  weights.  Average  values  in  this 
agent population would exactly equal those of 
the  sample  survey.  Yet,  this  copy-and-paste 
procedure  is  unsatisfactory  for  the  several 
reasons. First, it reduces the variability in the 
population. For instance, a sampling fraction 
of 20 percent would imply about five identical 
agents,  or  clones,  in  the  agent  populations. 
This  might  affect  the  simulated  system  dynamics,  as  these  agents  are  likely  to  behave 
analogously. It becomes difficult then to interpret, for instance, a structural break in simulation 
outcomes; e.g., is the structural break endogenous, caused by agents breaking with their path 
dependency, or is the break simply a computational artifact resulting from the fact that many 
agents are the same? This setback becomes more serious for smaller sampling fractions, because 
a higher share  of the  agents is  then identical. Second, the  random  sample  might not  well 
represent the population. The sample size is small and the sampling error is unknown but can be 
large. When using the copy-and-paste procedure, only a single agent population can be created, 
while for sensitivity analyses a multitude of potential agent populations would be desired. For 
these reasons, the procedure for generating agent populations is automated using random seed 
numbers to generate a whole collection of possible agent populations.  
Monte  Carlo studies are  generally used  to test  the properties of  estimates based  on  small 
samples. It is thus well suited for the present purpose as data about a relatively small sample of 
farm households is available but the interest goes to the properties of an entire population. The 
first stage in a Monte Carlo study is modeling the data generating process, and the second stage 
is the creation of artificial sets of data.  
The methodology is based on the use of empirical cumulative distribution functions (ECDF). 
Figure  8 illustrates such a function for  the  distribution of goats.  The figure shows that 35 
percent of the farm households in the sample have no goats; the following 8 percent has one 
goat, etc. This function can be used to randomly generate the endowment of goats, and all other 
Figure 8 Empirical cumulative distribution 
of goats over all households in the sample 
29 
resources, in an agent population. For this, a random integer between 0 and 100 is drawn for 
each agent and the number of goats is then read from the y-axis. Repeating this procedure many 
times recreates the depicted empirical distribution function.  
Each resource can be allocated using this procedure. Yet, each resource would than be allocated 
independently,  excluding  the  event  of  possible  correlations  between  different  resources. 
However, actual resource endowments typically correlate, for example, larger households have 
more livestock, and more land.  
To include these correlations in the agent populations, the sample is divided into a number of 
clusters based on statistical analysis (e.g., using cluster analysis). In this example, nine clusters 
are formed based on the variable household size, as this variable correlated most strongly with 
all other variables. Cumulative distribution functions are then calculated for each cluster of 
sample observations. This is illustrated in Figure 9 for the random allocation of goats to the 
agents. 
Figure 9 Cumulative distribution of goats over households per cluster 
30 
Implementation in the MPMAS 
The ECDFs are included in the file <Population.xls>. This file includes a separate data-sheet for 
each  cluster  (hence  nine  files  in  the  above  example).  In  each  data-sheet  two  blocks  of 
information appear. The first block relates to the agents’ household age and sex composition, 
while the second block relates to all other assets. 
As most resources only come in discrete units (e.g., number of agent household members, heads 
of livestock), a piecewise linear segmentation is used to implement the distribution functions. 
The default is five linear pieces but more can be specified in the need arises. 
Table  8  shows  an  example  for  the  first  block  of  information  related  to  the  household 
composition. The  abbreviation  “UB” stands  for upper  bound, while the abbreviation “UV” 
stands for upper value. The first line in this table is interpreted as follows. An object names 
“m04” is allocated to the agents in this cluster. This object has an ID of 50, and its sex is 1 
(male). The lower age limit of this object is 0 and the upper age is 4. Every agent in this cluster 
has a probability of 40% (UB1) of having 0 members (UV0) in this category, a probability of 
30%  (70-40) of  having  1  member,  a probability  of  10%  (80-70)  of  having  2  members,  a 
probability of 10% of having 3 members, and finally, a probability of 10% (100-90) of having 4 
members in this category. 
Table 8 Demographic composition 
Object  ID  Sex  Lower Upper  UB1  UV1  UB2  UV2  UB3  UV3  UB4  UV4  UB5  UV5 
m04 
50  1 
40  0 
70  1 
80  2 
90  3 
100  4 
m59 
50  1 
50  1 
90  2 
100  3 
m1014  50  1 
10 
14 
20  0 
50  1 
90  2 
100  4 
m1519  50  1 
15 
19 
30  0 
50  1 
80  2 
90  4 
100  5 
m2024  50  1 
20 
24 
40  0 
80  1 
100  2 
m2529  50  1 
25 
29 
70  0 
80  1 
100  2 
m3034  50  1 
30 
34 
80  0 
100  1 
… 
Note:  UB and  UV  stand  for  "upper bound"  and "upper  value"  respectively,  of  which  the  UB is  expressed 
cumulatively as a percentage of total agents. 
Documents you may be interested
Documents you may be interested