使用 cplex python 编写约束

【问题标题】：Writing a constraint with cplex python使用 cplex python 编写约束
【发布时间】：2022-11-27 05:00:20
【问题描述】：

我分享了模型的参数、变量和符号：

我很难用 cplex 编写方程式 7，它是模型的约束之一。我写的代码块如下：

mdl.add_constraints(T[i, j, k] >=  mdl.sum(p[l]*y[i, l, s] + s[l]*x[i, l, s] for l in N for s in ???)- d[j] - 100000*(1 - x[i, j, k])   
                for i in M
                for j in N
                for k in N) #7

你能帮我解决这个问题吗？会很受欢迎的。如果需要，我还可以分享我编写的所有模型代码。

【问题讨论】：

Please do not post text as images。将文本复制并粘贴到您的问题中，然后使用代码格式化工具（{} 按钮）正确格式化。图像不可搜索，屏幕阅读器无法为有视力障碍的人解读，也无法复制以用于测试和调试目的。使用edit 链接修改您的问题。

标签： python optimization constraints cplex

【解决方案1】：

该约束中的“关键”（困难部分）是s 上的总和范围受索引k 限制的事实。因为您的索引是数字的，所以您可以只使用 range 命令来生成适当的子集。

警告：你有 2 个名为 s 的元素，所以你需要重命名一个。我改变了你的索引变量。

还：

你有mdl.sum() 你不需要/不应该在那里需要mdl.？
你的变量/集合都不是“模型对象”，除非你之前重命名它们（不推荐）。我希望看到类似mdl.x[...] 等和mdl.M 等....

代码：

mdl.add_constraints(T[i, j, k] >=  sum(p[l]*y[i, l, s_idx] + s[l]*x[i, l, s_idx] for l in N for s_idx in range(1, k+1))- d[j] - 100000*(1 - x[i, j, k])   
                for i in M
                for j in N
                for k in N) #7

【讨论】：