最大化 npv 的 gurobi milp 模型

Question

我正在尝试使用 gurobi MILP 模拟一个简单的库存最大化收入 但是我一直在为如何编写净现值最大化的目标函数而烦恼。

一个数组 A=np.random.randint(100,1500,100) 是库存中每 100 件物品的价值

from gurobipy import *

val=A

m = Model()
n = len(val) # number of items

# Indicator variable for each item
x = {}
for i in range(n):
    x[i] = m.addVar(vtype=GRB.BINARY, name="x%d" % i)
#Indicator variable for each period of operation
prd={}
for u in range(7):
    prd[u]=m.addVar(vtype=GRB.BINARY name="prd%d" % u)

m.update()

# Set objective
m.setObjective((quicksum((quicksum((val[i])*x[i] for i in range(n)))/(1+0.1**(u+1)))*prd[u] for u in range(7))), GRB.MAXIMIZE)

如果这是对此类问题进行建模的正确方法，那么下一步就是添加约束以在单个时间段内仅使用一个项目。

Answer 1

quicksum() 计算线性表达式；您需要将嵌套表达式转换为单个线性表达式。您可以通过计算系数值来做到这一点。