PulP 中的逻辑或约束答案

【问题标题】：Logical OR constraint in PulPPulP 中的逻辑或约束
【发布时间】：2022-11-05 00:06:20
【问题描述】：

我是纸浆新手。下面是优化问题。

假设 x11、x12、x13 是 FG1 的单位，分别装载在中型卡车 1、小型卡车和中型卡车 2 上。类似地，将 x21,x22,x23 视为变量，分别表示要装载在中型卡车 1、小型卡车和中型卡车 2 上的 FG2 单元。

此处的目标是将两种产品的总数量 = 2011（FG1 = 900，FG2 = 1111）分配到 2 辆中型卡车和 1 辆小型卡车中。提到的面积、体积和重量有一些限制。

还有一个额外的限制，如果 FG1 必须装载在任何卡车上，如果不是 0，最小数量应该是 60。意味着负载大于或等于 60 或 0。我无法弄清楚如何建模这样约束。请建议。

代码在评论中提到。

【问题讨论】：

标签： python mathematical-optimization pulp

【解决方案1】：

!pip install PulP
from pulp import LpMinimize, LpProblem, LpStatus, lpSum, LpVariable

!apt-get install -y -qq glpk-utils
import pulp as pl
solver = pl.GLPK_CMD()

model = LpProblem(name="load_receipts", sense=LpMinimize)

x11 = LpVariable(name="x11", lowBound=0, cat='Continuous')
x12 = LpVariable(name="x12", lowBound=0, cat='Continuous')
x13 = LpVariable(name="x13", lowBound=0, cat='Continuous')
x21 = LpVariable(name="x21", lowBound=0, cat='Continuous')
x22 = LpVariable(name="x22", lowBound=0, cat='Continuous')
x23 = LpVariable(name="x23", lowBound=0, cat='Continuous')

model += (0.5*x11 + 0.333333*x21 <=  400)
model += (0.5*x12 + 0.333333*x22 <=  200)
model += (0.5*x13 + 0.333333*x23 <=  400)
model += (0.25*x11 + 0.142857*x21 <=  200)
model += (0.25*x12 + 0.142857*x22 <=  100)
model += (0.25*x13 + 0.142857*x23 <=  200)
model += (0.001*x11 + 0.000125*x21 <=  50)
model += (0.001*x12 + 0.000125*x22 <=  25)
model += (0.001*x13 + 0.000125*x23 <=  50)
model += (x11 + x12 + x13 + x21 + x22 + x23 - 2011 == 0)
model += (x11 + x12 + x13 == 900)
model += (x21 + x22 + x23 == 1111)

model += x11 + x12 + x13 + x21 + x22 + x23-2011

status = model.solve(solver)

print(f"status: {model.status}, {LpStatus[model.status]}")
for var in model.variables():
    print(f"{var.name}: {var.value()}")

【讨论】：