python - PULP 最小化成本和偏差/错误限制

Question

我在 python 中有一个 LP，其中包含以下代码：

目标函数：

model = LpProblem("OneProductCost",LpMinimize)
model += lpSum([y[i] + abs(delta) for i in range(N)]), "Objective function"

约束：

 for i in range(p):
    model += lpSum([z[i,j] for j in range(N)]) == Pallet*y[j] - delta, "Empty space constraints %s" %j

我将 delta 定义为函数中的浮点数，但无论出于何种原因，它都没有注册。有没有人像这样成功地实现了 PULP 的目标编程？这只是总 LP 的一个样本。