【发布时间】：2018-11-06 16:07:10
【问题描述】：
我有一组 (10000+) 个项目，我必须从中选择 20 个项目。我只能选择每个项目一次。我的项目有利润和成本，以及几个布尔属性（例如颜色）。我需要按特定顺序输出结果：特别是我需要第一项和第三项为蓝色，第二项和第四项为红色。
每个项目都表示为一个元组：
item = ('item name', cost, profit, is_blue, is_red)
举个例子
vase = ['Ming Vase', 1000, 10000, 0, 1]
plate = ['China Plate', 10, 5, 1, 0]
并且项目的总集合是列表的列表：
items = [item1, item2, ..., itemN].
我的利润和成本也是清单：
profits = [x[2] for x in items]
costs = [x[1] for x in items]
对于每个选择的项目，它需要有一个最小值，并且至少 5 个项目的属性 (is_blue) 标志必须设置为 1。
我想选择价值最高的 20 个最便宜的项目，其中 5 个的 is_blue 标志设置为 1，第一个和第三个项目是蓝色的（等等）。
我无法使用 google OR 工具来制定这个。
from ortools.linear_solver import pywraplp
solver = pywraplp.Solver('SolveAssignmentProblemMIP',
pywraplp.Solver.CBC_MIXED_INTEGER_PROGRAMMING)
x = {}
for i in range(MAX_ITEMS):
x[i] = solver.BoolVar('x[%s]' % (i))
#Define the constraints
total_chosen = 20
solver.Add(solver.Sum([x[i] for i in range(MAX_ITEMS)]) == total_chosen)
blues = [x[3] for x in items]
solver.Add(solver.Sum([blues[i] * x[i] for i in .
范围(MAX_ITEMS)]) >= 5)
max_cost = 5.0
for i in range(MAX_ITEMS):
solver.Add(x[i] * cost[i] <= max_cost)
solver.Maximize(solver.Sum([profits[i] * x[i] for i in range(total_chosen)]))
sol = solver.Solve()
我可以通过以下方式获得我选择的一组项目：
for i in range(MAX_ITEMS):
if x[i].solution_value() > 0:
print(item[i].item_name)
这很好用 - 它选择了 20 个项目，这些项目在成本限制的情况下最大化利润，但我坚持如何将其扩展到选择项目，以保证第一个是蓝色等。
在制定约束和目标方面的任何帮助都会非常有帮助。谢谢！
【问题讨论】：
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你为什么关心第一个是蓝色的？您将至少有 5 个蓝色项目，因此只需将您的解决方案重新排序，第 1 和第 3 个项目为蓝色
标签： python-3.x optimization or-tools mixed-integer-programming