我正在尝试设置模型目标，并且我有一个矩阵 A，其行数与变量数相同，它们是二进制的。基本上我想只使用最终被选择的行（其中 x = 1）来取列平均值。在本例中，将选择 3 行。我这样做的尝试（如下所示）涉及在 A 的行上使用 sum_expr；如果 x[ m ] = 1，则第m行仅对总和有贡献。但这不起作用。有没有办法做到这一点？
k <- 3
x <- model$add_variable("x", type="binary", i=1:n_models)
model$set_objective(sum_expr(mean(k/sum_expr(A[m,]*x[m],m=1:n_models)*A[i,])*x[i],i=1:n_models))
model$add_constraint(sum_expr(x[i],i=1:n_models)==k)
或者，有没有办法“获取” sum_expr 中变量的值，即，将其视为普通变量？例如：
sum_expr(mean(apply(sweep(A,1,x,'*'),2,sum)*A[i,])*x[i],i=1:n_models)