如何在PuLP中添加逻辑约束

Question

我正在尝试使用PuLP解决FLP。 我想为变量值添加逻辑约束。

我有LpVariable f，C是LpVariables的列表。 我想将f添加到问题的约束中，这取决于c [i]的值。

以下是代码段>

prob = LpProblem("The MILP problem", LpMinimize)

添加了第一个约束：

prob += lpSum(c[i] for i in range (len(c))) == 2

现在，我想添加以下约束：

  if`lpSum(c[i] for i in range (len(c))) > 1:
`     prob += f == 1  
  else:
      prob += f == 0


prob += lpSum(c[i] for i in range (len(c)) + f )

现在的问题是LpVariables c [i]被初始化为None ，因此在计算lpSum()时抛出错误。

我希望我清楚。 让我知道是否需要任何帮助来理解此查询，但我认为给定的代码片段就足够了。

Answer 1

三点：

（1）您的第一个约束迫使lpsum等于2，因此在您的示例中f始终为1-您确定公式正确吗？

（2）如果语句不能与lpSum结合使用-您应将其公式化为实际约束。

例如，您可以将f定义为二进制变量并添加以下约束：

prob += lpSum(c[i] for i in range (len(c))) - 1 <= M*f 

其中M是足够大的数字。 然后，如果f == 0，则我们的“ lpsum（）<= 1”；如果f == 1，则我们的lpsum可以是任何值。 尝试使用这种约束，使f表现出所需的行为。

（3）约束“ prob + = lpSum（c [i] for i in range（len（c））+ f）”不做任何事情，除非它被认为是您的MILP的目标？ 如果是这样，您应该在prob = LpProblem（“ MILP问题”，LpMinimize）之后立即添加它

祝好运