Question

我正在尝试使用适用于Python 3.7的Google OR构建整数LP模型。而且我不知道如何创建析取约束。假设有{x1，x2，x3，x4，x5，...}变量，我想在一种情况下分解几种条件： x1 + x2 = 2 | x2 + x3 = 2 | x3 + x4 = 2 因此，要满足x2 + x3 = 2的条件就足够了。

据我了解，这是可能的，称为析取条件。对于OR Tools，我发现了some explanation，但它是针对C ++的，看起来已经过时了。也有tutorial by google，但是它是用于CP而不是LP任务的，所以我不知道如何在我的情况下使用它（我没有建模，只是求解器）

我的任务是在轮班工作中定义晚餐时间（比如说2小时），并尽量减少重叠。对于变量，0代表晚餐，1代表工作时间。因此，这是我现在所得到的内容的简化版本：

...
solver = pywraplp.Solver('SolveIntegerProblem', pywraplp.Solver.CBC_MIXED_INTEGER_PROGRAMMING)
objective = solver.Objective()

for e in employees:
  for d in days:
    # setting up a constraint that during workday employee should have a dinner time for 2 hours
    dinner_constraint = solver.Constraint(-solver.infinity(), e.end_hour - e.start_hour - 1) # force to spend at least 2 hours for dinner
    for h in range(e.start_hour, e.end_hour):
      variables[(e, d, h)] = solver.IntVar(0.0, 1.0, 'mhr_{}_{}_{}'.format(e, d, h))
      objective.SetCoefficient(variables[(e, d, h)], 1)
      dinner_constraint.SetCoefficient(variables[(e, d, h)], 1)
    for h in range(e.start_hour, e.end_hour - 1): # e.end_hour - 1 due to dinner is 2 hours
      dinner_sub_constraint = solver.Constraint(2)
      dinner_sub_constraint.SetCoefficient(variables[(e, d, h)], 1)
      dinner_sub_constraint.SetCoefficient(variables[(e, d, h + 1)], 1)
      # here I want to disjunct dinner_sub_constraint for each iteration in one constraint
objective.SetMaximization()
result_status = solver.Solve()
...

因此，我只想分解Dinner_sub_constraint的所有内容并将其设置为单个约束。

这可能是一种怪异的方法，但是我不知道如何连续提供两个小时的晚餐，因此在一个班次中不能同时提供两个1小时的晚餐。有什么办法可以区分条件吗？还是我的方法是错误的？还是应该使用其他图书馆？

Answer 1

您应该使用CP-SAT求解器。在examples / python中查找shift_scheduling_sat.py。

有什么方法可以使用Google OR Tools for python设置析取约束吗？

1 个答案: