如何使用纸浆解决只有约束而没有目标函数的线性程序？

Question

我想检查数据集是否线性可分。 为此，我正在使用此链接中提到的方法。以下是我想使用纸浆实现的约束方程：

-h^ ^T a + B <= -1

h^ ^T b - B <= -1

在上述等式中，“a”代表属于一类的数据，“b”代表属于另一类的数据。 存储在变量 A 中的数据有 11 列。 最后一列包含值 -1 或 1 ，具体取决于行是属于第一个方程还是第二个方程。 类似地，其余列包含所有负值或正值，具体取决于行是属于第一个方程还是第二个方程。 下面是我正在使用的代码：

try:
        import os
        #import random
        import traceback
        import datetime
        #import numpy as np
        import scipy.io as sio
        import pulp
        os.system('cls')
        dicA  = sio.loadmat('A1.mat')
        A = dicA.get('A1')        
        var = pulp.LpVariable.dicts("var",range(11),cat =pulp.LpContinuous)
        model = pulp.LpProblem("Data linearly seaparable", pulp.LpMinimize)
        print(datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
        for i in range(len(A)):
            expr = pulp.LpAffineExpression()
            for j in range(len(A[i])):
                expr += var[j]*A[i][j]
            expr = expr <= -1
            model+= expr
        print(datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
        model.solve()
        print(pulp.LpStatus[model.status])
        print(datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
except:
        print('exception')
        tb = traceback.format_exc()
        print(tb)
finally:
        print('reached finally')

而且，我得到以下输出：

2017-08-31 07:28:30
2017-08-31 07:28:36
Infeasible
2017-08-31 07:28:42
reached finally

根据纸浆文档，我们添加到模型中的第一个方程应该是目标函数，但在这种情况下没有目标函数，所以我只向模型添加了约束。 这是正确的还是有办法指定没有目标函数。

Answer 1

根据纸浆文档，我们添加到模型中的第一个方程应该是目标函数，但在这种情况下没有目标函数

您添加到“模型”（问题）的第一件事不是方程式，而是作为目标函数的公式。

如果您没有目标函数，请添加任意一个。 这是文档中的一个示例：

# The arbitrary objective function is added
prob += 0, "Arbitrary Objective Function"