При установке ограничения в Pulp я бы хотел иметь цикл for для значений словаря: y [i] + x [i] = y [i + 1]
I 'Мы пытались использовать i + 1, но это не работает, потому что переменные являются частью словаря. В то время как код #Constraints работает ниже, путем жесткого кодирования ключей словаря, мой настоящий проект требует намного больше строк.
Это то, что я пробовал:
#Constraints
prob+= y_vars[1] == 50
prob+= (0.95*y_vars[i]) + (x_vars[i]) == (y_vars[i+1])
Это кодэто работает:
#Create Dictionaries
repair= {1:6000,
2:7000,
3:8000,
4:9500,
5:11000}
time = [1,2,3,4,5]
#Problem
prob = LpProblem("WorkSchedule",pulp.LpMinimize)
#Set Variables
x_vars = pulp.LpVariable.dicts("Train",time,0)
y_vars = pulp.LpVariable.dicts("Technicians",time,0)
#Objective function
prob += lpSum(1000*x_vars[i] for i in time) + lpSum(2000*y_vars[i] for i in time)
#Constraints
prob+= y_vars[1] == 50
prob+= (0.95*y_vars[1]) + (x_vars[1]) == (y_vars[2])
prob+= (0.95*y_vars[2]) + (x_vars[2]) == (y_vars[3])
prob+= (0.95*y_vars[3]) + (x_vars[3]) == (y_vars[4])
prob+= (0.95*y_vars[4]) + (x_vars[4]) == (y_vars[5])
#Solve
prob.solve()
for v in prob.variables():
print(v.name, "=", v.varValue)
print("Min cost = ", value(prob.objective))
Правильные результаты:
Technicians_1 = 50.0
Technicians_2 = 47.5
Technicians_3 = 53.578168
Technicians_4 = 62.349398
Technicians_5 = 68.75
Train_1 = 0.0
Train_2 = 8.4531681
Train_3 = 11.450138
Train_4 = 9.5180723
Train_5 = 0.0
Min cost = 593776.5104