public static void createWeightsFunction(double[] w, ref double func, double[] grad, object obj)
        {
            //Create the function to minimise
            //In our case: - w[0] - w[1] - ... - w[n-1]
            func = 0;
            for (int i = 0; i < w.Length; i++)
            {
                func -= w[i];
                grad[i] = 1;
            }
        }

        public static double[] getOptimizedWeights(double[] totalAppliancePrices, double[] thresholds, double target)
        {
            double[] weights = new double[totalAppliancePrices.Length];
            for (int i = 0; i < weights.Length; i++)
            {
                weights[i] = 1;
            }

            double[,] constr = new double[1, weights.Length + 1];

            //Add total consumption condition
            for (int i = 0; i < weights.Length; i++)
            {
                constr[0, i] = totalAppliancePrices[i];
            }
            constr[0, weights.Length] = target;

            int[] ct = new int[1];
            ct[0] = 0;

            // Add boundary constraints
            double[] bndl = new double[weights.Length];
            double[] bndu = new double[weights.Length];

            for (int i = 0; i < weights.Length; i++)
            {
                bndl[i] = thresholds[i];
                bndu[i] = 1;
            }

            alglib.minbleicstate state;
            alglib.minbleicreport rep;

            //
            // These variables define stopping conditions for the optimizer.
            //
            // We use very simple condition - |g|<=epsg
            //
            double epsg = 0.000001;
            double epsf = 0;
            double epsx = 0;
            int maxits = 0;

            //
            // Now we are ready to actually optimize something:
            // * first we create optimizer
            // * we add linear constraint
            // * we add the boundary constraints
            // * we tune stopping conditions
            // * and, finally, optimize and obtain results...
            //
            try
            {
                alglib.minbleiccreate(weights, out state);
                alglib.minbleicsetlc(state, constr, ct);
                alglib.minbleicsetbc(state, bndl, bndu);
                alglib.minbleicsetcond(state, epsg, epsf, epsx, maxits);
                alglib.minbleicoptimize(state, createWeightsFunction, null, null);
                alglib.minbleicresults(state, out weights, out rep);
            }
            catch (Exception ex)
            {
            }

            return weights;
        }

        public static void createWeightsFunction(double[] w, ref double func, double[] grad, object obj)
        {
            //Create the function to minimise
            //In our case: - w[0] - w[1] - ... - w[n-1]
            double SCALE = 100;
            func = 0;
            double leSum = w.Sum();
            for (int i = 0; i < w.Length; i++)
            {
                func = func - w[i] + SCALE * Math.Pow(w[i] - leSum/w.Length, 2);
                grad[i] = -1 + SCALE * 2 * (w[i] - leSum / w.Length);
            }
        }