PuLP：将 LpVariable 或 LpAffineExpression 转换为整数答案

【问题标题】：PuLP: casting LpVariable or LpAffineExpression to integerPuLP：将 LpVariable 或 LpAffineExpression 转换为整数
【发布时间】：2017-03-14 09:01:30
【问题描述】：

在我的优化问题中，我有一个条件，即特定组中的项目数量（LpInteger）不得超过项目总数的百分比。为此，我编写了以下代码：

total = lpSum([num[i].varValue for i in ind])
for d in length:
    # get list of items that satisfy the conditional
    items_length_d = list(compress(items,[work[i]==work_group[d] for i in items])) 
    # use that list to calculate the amount of items in the group (an item can occur multiple times) 
    amount[d] = lpSum([num[dl] for dl in items_length_d])
    max_d[d] = total*perc_max[d] + 1 
    min_d[d] = total*perc_min[d] - 1 
    prob += max_d[d] >= amount[d]
    prob += min_d[d] <= amount[d]

这种方法的问题是我的最大值和最小值变成了浮点数（LpContinuous）。这反过来使解决方案infeasible。

我怎样才能确保每个 max_d 和 min_d 值都是整数？最好，我还想将 max_d 向上取整，同时截断 min_d。

编辑

我通过将total = lpSum([num[i].varValue for i in ind]) 更改为total = lpSum([num[i] for i in ind]) 解决了infeasible 解决方案的问题。但是，最小值和最大值仍然是浮点数。如果有人知道如何将这些转换为整数，仍然会非常感谢您的回答。

【问题讨论】：

这会是线性的吗？
@ErwinKalvelagen 问题是线性问题（最小化项目*工作）。这只是制约因素之一。 Afaik，这仍然满足线性问题。我可以想象，截断和限制条件可能会使其线性度降低。

标签： python casting linear-programming pulp coin-or-cbc

【解决方案1】：

您似乎误解了构建和解决线性规划问题的工作原理。

应该设置整个问题，然后解决并提取解决方案值。

在设置问题时，您无法获取变量的 LpVariable.varValue。

因此，对于分数约束，如果我们将组定义为 i /in G，然后将总数定义为 i /in T

我们得到 f 是所需的分数

如果重新排列这个方程。

所以在你的代码中

prob += perc_max[d] * lpSum([num[i] for i in ind]) <= lpSum([num[dl] for dl in items_length_d])

【讨论】：

感谢您的澄清。我指定的约束与您的相似，除了我将它们分配给一个变量（以允许我在最后得到最小值、最大值和数量）。因此问题是我无法获取或设置值（更不用说强制转换了），因为我只是在那个时候定义了问题，而值还不存在？
yup 变量值在问题解决之前是未定义的。