pythonic/惯用的在or-tools CP-Solver上声明线性约束的方法

在or-tools CP-Solver上声明线性约束的方法是使用线性表达式（LinearExpression）。or-tools是Google开发的一个开源优化工具库，其中的CP-Solver模块提供了用于解决约束编程问题的功能。

要在or-tools CP-Solver上声明线性约束，可以按照以下步骤进行：

1. 导入必要的模块和类：

from ortools.sat.python import cp_model

1. 创建一个CP-Solver模型：

model = cp_model.CpModel()

1. 声明变量：

x = model.NewIntVar(0, 10, 'x')
y = model.NewIntVar(0, 10, 'y')

这里创建了两个整数变量x和y，取值范围为0到10。

1. 声明线性约束：

constraint = model.Add(x + 2*y <= 10)

这里声明了一个线性约束，要求x加上2乘以y的值不超过10。

1. 添加其他约束或目标函数：

# 添加其他约束
model.Add(x >= 0)
model.Add(y >= 0)

# 添加目标函数
model.Maximize(x + y)

这里添加了两个额外的约束，要求x和y都大于等于0，并且添加了一个最大化的目标函数，要求最大化x和y的和。

1. 解决模型并获取结果：

solver = cp_model.CpSolver()
status = solver.Solve(model)

if status == cp_model.OPTIMAL:
    print('x =', solver.Value(x))
    print('y =', solver.Value(y))

这里使用CpSolver来解决模型，并通过solver.Value()方法获取变量的取值。

总结： 在or-tools CP-Solver上声明线性约束的方法是使用线性表达式（LinearExpression）。首先创建一个CP-Solver模型，然后声明变量，并使用model.Add()方法添加线性约束。可以通过model.Add()方法添加其他约束或目标函数。最后使用CpSolver解决模型并获取结果。

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