python - 使用 Docplex 最大限度地减少延迟百分比

Question

我有一个像这样的熊猫数据框：

    tail_n    | flight_route | Percentage_delay
    _______________________________
    'N14125'  |  '(VB, MI)'  | 0.1
              |  '(CC, SK)'  | 0.5
              |  '(KF, KC)'  | 0.3
   'N351JB'   |  '(AZ, AL)'  | 0.2
              |  '(AU, NY)'  | 1
   'N938DN'   |  '(ALB, TPA)'| 0.1
              |  '(ORD, JAC)'| 0.1

我有一个这样的航班 ID 列表：

tail_n = ['N14125','N351JB', 'N938DN', 'N592AS', 'N614MQ', 'N8654B', 'N997DL', 'N852AA', 'N794SW', 'N37274', 'N899AT', 'N8315C','N479CA','N961DN', 'N3LPAA', 'N27205', 'N317US',  'N8653A', 'N454UA', 'N5CKAA', 'N904DA', 'N854UA', 'N73270', 'N33264', 'N3LEAA', 'N931DN', 'N6704Z', 'N944UW', 'N929JB', 'N626AW','N73276', 'N16976', 'N108UW', 'N905SW', 'N610WN', 'N437SW', 'N440LV']

我的目标函数是最小化延迟：

Minimize(summation(Percentage_delay*a) 其中 a 是二元决策变量，可以是 0 或 1。

一个约束是尾巴的数量必须小于 3752 并且大于 3000。

我打算将 cplex 与 python 一起使用。

我知道这是一个非常困难的问题，但如果有人这么好心地帮助我，我将不胜感激。