我正在尝试使用 Google 的 OR-Tools 包来制定最大化问题。优化的基础是 Fantasy MLB Auction 草案。
该问题涉及以下约束：
1) 薪金上限 $260
2) 总共 23 名玩家
2a) 至少 1 名：捕手、一垒手、二垒手、三垒手、游击手
2b) 至少 2 名：先发投手、后援投手、实用型球员（任何击球手）
2c) 至少 3 名：外野手、投手（任何投手）
2d) 正好 6：替补球员（任何投手或任何击球手）
My Fantasy MLB 联赛由 6 个击球类别和 6 个投球类别组成。理想情况下，我希望在尊重上述限制的同时最大化每个统计类别的阵容。我的方法与这个NBA Optimizer非常相似。
与 NBA Optimizer 示例类似，我为即将到来的赛季的 12 个统计类别中的每一个组织了球员预测/值。
然后我将所有这些统计数据传递到 Google 的 OR-Tools 包中：
solver.Maximize(
CatcherHomeRuns + FirstBasemanHomeRuns + SecondBasemenHomeRuns...
StartingPitcherStrikeouts + ReliefPitcherStrikeouts...)
solver.Maximize 函数是一个包含所有玩家位置类型及其相关指标的巨大块。
我现在主要担心的是我错误地制定了这个目标函数（也许是基于问题的约束）。我的直觉告诉我，我应该在求解器中提供系数或权重。最大化每个部分的目标函数以“平衡”该函数，从而使 12 个统计类别中的每一个都单独最大化。
我很高兴进一步澄清我的方法，但如果对我将如何制定目标函数提供任何反馈，我将不胜感激。