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我正在尝试在 JuMP 环境中实现以下约束：

@constraint(m, ((c*x) + (p*o)) + (r.*z) - d .== g')

不幸的是，我收到以下错误ERROR: MethodError: no method matching append

但是单独尝试元素乘法不会返回任何错误并将其正确地实现到模型中。

在这里，您有我正在使用的最小示例。

 m = Model(solver = GLPKSolverLP());
np = 3; #number of products
c = [3 7 5;
     6 5 7;
     3 6 5;
     -28 -40 -32];
g = [200 200 200 -1500];
n = length(g);
o = [1 1 1]';
@variable(m, x[1:np] >= 0);
@variable(m, d[1:n] >= 0);
@variable(m, z[1:n] >= 0);
@variable(m, r[1:n] >= 0);
@variable(m, p[1:n,1:np] >= 0);
@objective(m, Min, sum(d));
@constraint(m, ((c*x) + (p*o)) + (r.*z) - d .== g')
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@constraint当您将二次项添加到线性项并且二次项位于宏内部加法的右侧时，似乎存在问题。

有两种解决方案：

A. 将二次项首先写成这样：

@constraint(m, (r.*z) + ((c*x) + (p*o)) - d .== g')

B.在外面定义方程的LHS（现在术语的顺序无关紧要）

constr = ((c*x) + (p*o)) + (r.*z) - d
@constraint(m, constr .== g')

作为旁注：你的问题是二次的，所以GLPKSolverLP不会解决它，因为它不允许这样的约束。

于 2018-08-15T19:10:41.487 回答