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我正在尝试优化来自多个工厂的采购订单。我需要的数量已设置。我可以在服从每个工厂的能力的同时轻松解决问题，只是它将产品的生产分配给在运输时制造部分容器的工厂。作为公司政策，我们不订购部分容器。几乎不可能得到准确的容器，所以我想确保如果我们从工厂订购，所有包含产品的容器都需要 99% 满，并写下以下纸浆约束：

for f in factory:
    model += (lp.lpSum([m3.loc[i,f] * qty[i,f]] for i in items) / m3_per_container) / \
        math.ceil(lp.lpSum([m3.loc[i,f] * qty[i,f]] for i in items) / m3_per_container) * M) \
            >= 0.99

但是，当我使用此约束运行问题时，我收到此错误：

TypeError: must be real number, not LpAffineExpression

我猜，这是因为在解决问题并首先为其赋值之前，我无法将 LpVariable 舍入到最接近的更高整数。

有没有人有办法实现确保在工厂下订单的容器在 0.99 的倍数（0.99、1.98、2.97 等）和 1 的倍数（1、2、3 等）之间的目标。 ) 没有遇到这个错误？

提前致谢！

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您可以在 MIP 模型中模拟天花板函数，如下所示：

 y=ceil(x)

大约相当于

 y >= x
 y <= x+0.999
 y integer

我通常使用 1 而不是 0.999，如果 x 已经是整数值，则让求解器选择最佳值。

于 2021-04-15T19:20:42.047 回答