我刚接触Pulp,因此在尝试进行条件约束时遇到了问题。我已经制作了一个梦幻足球优化器,它可以挑选出9名球员的最佳选择,我的求解器目前完全可以处理位置约束、工资约束等问题。我需要添加的最后一件事是一个约束,它使得它在它挑选的9个球员中,需要有8个唯一的球员的团队名称。例如:在我的代码###Stack QB with 2 teammates中
我正在用PuLP解决一个林业LP问题,并且花了很多时间弄明白为什么CPLEX会产生毫无意义的答案。本质上,我有一些变量没有附加到问题的其余部分,因为空的列表理解。我的限制总是这样的: lp+=pulp.lpSum([vol[i]*x[i] for i in possible_combinationsif test(i)])==yearly_volume[year], "yearly_volume[%d]"
本质上,我需要做的是根据学生的居住地分配他们的学校。因为他们可以研究不同的东西,所以我把它建模为一个多商品运输问题。对该项目施加的限制之一是,每个学习方向相同、居住地点相同的学生都需要被分配到同一所学校。这将提供以下数学模型:
除最后一项限制外,我设法执行了所有的限制。我的尝试是按照以下的方式来做。for g in communes: model.addConstraint(pu
我正在使用python中的纸浆包编写线性规划。我对构建约束持怀疑态度。 为了说明这个问题,想象一下一个100 x 100厘米的正方形。我有几个不同尺寸的圆圈。我需要在正方形中包含这些圆,以便最大化直径面积的总和。当第一行被填充时,第二行将在其上方形成,依此类推,始终将其视为约束: 每一行中每个圆只能选择一次,圆的直径之和不能超过长度限制,圆的直径之和不能超过宽度限制,圆的面积之和不