【发布时间】：2017-08-26 02:35:57
【问题描述】：
故事
我正在尝试使用 PuLP (python) 最小化编写棒球消除问题。基本问题如下所示：
基本上x_ij 是i 团队在j 上的未来胜利，g_ij 是i 和j 团队之间剩下的整体比赛，k 是我们感兴趣的团队其中，p_j 是一个团队到目前为止的积分。变量z_j 只是辅助变量，当团队j 领先k（按总胜数）和0 如果落后时，它是1。
问题
我在 PuLP 和解决优化问题方面没有问题。但是，我想添加一些打破平局的规则，以调整约束，这样如果，例如，t_j == t_k，它会比较，比如说，x_jk 和 x_kj，以决定团队 j 是否领先k.
问题
所以基本上我需要一个只在特定情况下才起作用的条件。有没有办法在纸浆中轻松做到这一点？也许通过引入其他变量？如果没有，你会建议什么模块/方法来解决这种平局？
【问题讨论】：
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t 变量是否取整数值？如果是这样，您可以添加从决胜局规则派生的小数部分。那么小数部分只有在 t 变量被绑定时才有意义
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我想到了，但问题是有一大堆打破平局的规则，所以这会很快升级并杀死我们的数值算法。这就是为什么我问是否有更严格的方法。
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当您说数值算法时，您是指纸浆求解器吗？如果我的建议极大地影响了速度，我会感到惊讶。
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嗯，平局规则确实不同（大约有 16 条），所以您不能将所有规则硬编码为不同的小数顺序。
标签： python optimization pulp