Question

我一直在制作一个系统，该系统可以获取有关驾驶员，潜在乘客及其位置的数据，并尝试优化可以通过驾驶员获得升力的乘客数量。我正在使用python-constraint模块，决策变量就这样表示：

p = [(passenger, driver) for driver in drivers for passenger in passengers]
driver_set = [zip(passengers, [e1]*len(drivers)) for e1 in drivers]
passenger_set = [zip([e1]*len(passengers), drivers) for e1 in passengers]
self.problem.addVariables(p, [0,1])

因此，当我打印p的值以及driver_set和passenger_set时，我得到以下输出（给定我提供的测试数据）：

[(0, 0), (1, 0), (2, 0), (0, 1), (1, 1), (2, 1)] # p
[[(0, 0), (0, 1)], [(1, 0), (1, 1)], [(2, 0), (2, 1)]] # passenger_set
[[(0, 0), (1, 0)], [(0, 1), (1, 1)]] # driver_set

因此，有3名乘客和2名司机：变量（2,0）意味着乘客2在车0中，依此类推。我添加了以下限制条件，以确保没有乘客乘坐多辆车，并且司机不能拥有比座位更多的人员：

for passenger in passenger_set:
        self.problem.addConstraint(MaxSumConstraint(1), passenger)
for driver in driver_set:
        realdriver = self.getDriverByOpId(driver[0][1])
        self.problem.addConstraint(MaxSumConstraint(realdriver.numSeats), driver)

这很有效 - 所有产生的解决方案都满足了这些限制。但是，我现在想添加约束条件，说任何解决方案都不应该让驱动程序超过一定距离。我有一个功能，它接受一个驱动程序（与driver_set中的实体格式相同）并计算驾驶员接载所有乘客的最短距离。我试图添加这样的约束：

for driver in driver_set:
        self.problem.addConstraint(MaxSumConstraint(MAX_DISTANCE), [self.getRouteDistance(self.getShortestRoute(driver))])

这给出了以下错误：

KeyError: 1.8725031790578293

我不确定如何为python-constraint定义此约束：每个驱动程序只有一个最短距离值。我应该使用lambda函数吗？

修改

我尝试实现这个的lambda版本，但我似乎没有lambda语法。我到处寻找，但似乎无法找到这个有什么问题。基本上我替换了最后一段代码（添加约束来限制getRouteDistance（驱动程序）的值），而是把它放在：

for driver in driver_set:
    self.problem.addConstraint(lambda d: self.getRouteDistance(d) <= float(MAX_DISTANCE), driver)

但后来我收到了这个错误（注意它没有从我编辑的行调用，它来自于之后的problem.getSolutions（））：

File "allocation.py", line 130, in buildProblem
for solution in self.problem.getSolutions():
File "/Users/wadben/Documents/Dev/Python/sp-allocation/constraint.py", line 236, in getSolutions
return self._solver.getSolutions(domains, constraints, vconstraints)
File "/Users/wadben/Documents/Dev/Python/sp-allocation/constraint.py", line 529, in getSolutions
return list(self.getSolutionIter(domains, constraints, vconstraints))
File "/Users/wadben/Documents/Dev/Python/sp-allocation/constraint.py", line 506, in getSolutionIter
pushdomains):
File "/Users/wadben/Documents/Dev/Python/sp-allocation/constraint.py", line 939, in __call__
self.forwardCheck(variables, domains, assignments)))
File "/Users/wadben/Documents/Dev/Python/sp-allocation/constraint.py", line 891, in forwardCheck
if not self(variables, domains, assignments):
File "/Users/wadben/Documents/Dev/Python/sp-allocation/constraint.py", line 940, in __call__
return self._func(*parms)
TypeError: <lambda>() takes exactly 1 argument (3 given)

有没有其他人试图做这样的事情？我不明白为什么约束库不允许这样做。

Answer 1

Python中的lambda表单提供了一种创建匿名（无名）函数的方法。以下两个定义是等效的：

name = lambda arguments: expression

def name(arguments):
    return expression

由于lambda表达式的主体本身就是一个表达式，因此正文可能不包含任何语句（如print）。

在为问题添加函数约束时，必须确保函数接受与变量一样多的参数。当应用约束时，每个参数都会传递一个值（根据您的惯例，1对于驾驶员和乘客一起乘坐，否则为0）当前绑定到相应的变量。

由于与给定驾驶员相关的变量数量（等于乘客数量）可能会发生变化，因此约束中的函数接受任意数量的参数是明智的。这可以使用位置参数在Python中完成。因此，对于给定的一组驱动程序变量（在此处使用名称driver_variables），约束采用以下形式：

problem.addConstraint(FunctionConstraint(lambda *values: ...), driver_variables)

参数值绑定到当前绑定到driver_variables列表中相应变量的值列表。应该编写lambda体，以便执行以下操作：

创建一个列表，将值列表中的每个值（0或1）与driver_variables列表中的相应变量相关联;
从此列表中选择值为1的变量（对应乘坐驾驶员的乘客） - 此列表构成驾驶员所采用的路线;
找到路线距离（在此示例中使用get_route_distance函数）并与最大值（maximum_distance）进行比较。

可以使用zip作为（1）（值的顺序保证与变量的顺序相同），列表理解为（2）以及简单的函数调用和比较（3）。这产生了一个采用以下lambda形式的函数：

lambda *values: get_route_distance([variable for variable, value in zip(driver_variables, values) if value == 1]) <= maximum_distance

使用def。

另外，在代码中有一个错误，用于定义上面的driver_set。 driver_set的正确值应为：

[[(0, 0), (1, 0), (2, 0)], [(0, 1), (1, 1), (2, 1)]]

在上面的示例中，由于len（驱动程序）为2，因此zip（乘客，[e1] * len（驱动程序））仅截断为两个项目。解决这个问题的一种方法是使用表达式zip（乘客，[e1] * len（乘客））作为driver_set（并对passenger_set进行类似的更改）。然而，有更多的Pythonic方式。

可以使用以下语句生成正确的乘客和驾驶员集合（本示例中为passengers_variables和drivers_variables）：

passengers_variables = [[(passenger, driver) for driver in drivers] for passenger in passengers]
drivers_variables = [[(passenger, driver) for passenger in passengers] for driver in drivers]

python-constraint：根据函数的输出设置约束

1 个答案: