Я пытаюсь объединить несколько lpSum
выражений в одно длинное выражение, которое должно быть моей целевой функцией. Однако мои попытки элегантного объединения этих выражений приводят к нежелательным результатам.
Я хочу что-то вроде этого:
a = pulp.lpSum(...)
b = pulp.lpSum(...)
c = pulp.lpSum(...)
prob += a + b - c
Более конкретно к моему коду:
alloc_prob = pulp.LpProblem("Supplier Allocation Problem", pulp.LpMinimize)
TPC_func = pulp.lpSum(X[s][p]*procCosts[s][p] for s in supplier for p in
project), "Total Procurement Costs"
TTC_func = pulp.lpSum(X[s][p]*transCosts[s][p] for s in supplier for p in
project), "Total Transportation Costs (incl. taxes/duties)"
TD_func = pulp.lpSum(X_SEP[c][1]*discountFactor['Bonus / ton [€/t]'][c] for
c in company), "Total Discounts"`
# Objective function: TPC + TTC - TD -> min
alloc_prob += TPC_func + TTC_func - TD_func
Я уже пробовал разные вложенные подходы, например ::11010
prob += [pulp.lpSum(X[s][p]*procCosts[s][p] + X[s][p]*transCosts[s][p] for s
in supplier for p in project) - pulp.lpSum(X_SEP[c][1]*discountFactor['Bonus
/ ton [€/t]'][c] for c in company)]
Выход делает то, что должен. Однако это не хороший код и не может быть назначен целевой функции. Есть ли умный способ реализации?
Спасибо!