【发布时间】：2017-03-28 01:46:55
【问题描述】：
我正在利用线性规划解决一个特定问题，并试图让自己熟悉 PuLP。我的问题是我的几个约束只包含一些决策变量，我正在尝试找到一种有效的方法来选择它们。
这就是我的意思：
我为我的所有决策变量设置了一个列表。
investments = ["1_t1", "2_t1", "1_t2", "2_t2", "1_t3", "2_t3"]
然后我将这些变量放入字典中。
invmt_vars = LpVariable.dicts("Invmts",investments,lowBound=0,cat='Continuous')
然后我将目标函数设置为这些变量的总和。
prob += lpSum(invmt_vars[i] for i in invmt_vars), 'Sum of all investments'
然后我有像这个例子这样的约束：
prob += 1_t1 + 2_t2 + 3_t2 <= 25
这适用于较少数量的变量，但我最终希望添加数百个变量。有没有办法循环遍历变量字典，以便我只得到我正在寻找的变量，而不必将它们全部输入？
到目前为止，我真的只见过涉及循环遍历整个字典的约束分配，如下所示：
prob += lpSum([ingredient_vars[i] for i in Ingredients]) == 100, "PercentagesSum"
例如，如果我可以简单地将决策变量留在列表中并使用 range 循环，那就太好了。
感谢任何意见。
【问题讨论】：
标签： python loops dictionary constraints pulp