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在我的优化问题中，我有一个条件，即特定组中的项目数量（LpInteger）不得超过项目总数的百分比。为此，我编写了以下代码：

total = lpSum([num[i].varValue for i in ind])
for d in length:
    # get list of items that satisfy the conditional
    items_length_d = list(compress(items,[work[i]==work_group[d] for i in items])) 
    # use that list to calculate the amount of items in the group (an item can occur multiple times) 
    amount[d] = lpSum([num[dl] for dl in items_length_d])
    max_d[d] = total*perc_max[d] + 1 
    min_d[d] = total*perc_min[d] - 1 
    prob += max_d[d] >= amount[d]
    prob += min_d[d] <= amount[d]

这种方法的问题是我的最大值和最小值变成了浮点数（LpContinuous）。这反过来使解决方案infeasible。

如何确保每个 max_d 和 min_d 值都是整数？最好，我还想四舍五入 max_d，同时截断 min_d。

编辑

我infeasible通过更改total = lpSum([num[i].varValue for i in ind])为total = lpSum([num[i] for i in ind]). 但是，最小值和最大值仍然是浮点数。如果有人知道如何将这些转换为整数，仍然会非常感谢您的回答。

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您似乎误解了构建和解决线性规划问题的工作原理。

应该设置整个问题，然后解决并提取解决方案值。

在设置问题时，您无法获取变量的 LpVariable.varValue。

因此，对于分数约束，如果我们将组定义为 i /in G 然后将总数定义为 i /in T

我们得到其中 f 是所需的分数

如果重新排列这个方程。

所以在你的代码中

prob += perc_max[d] * lpSum([num[i] for i in ind]) <= lpSum([num[dl] for dl in items_length_d])
于 2017-03-15T02:48:28.940 回答