我想为使用纸浆建造的优化问题添加一个约束。约束应计算非零数字的“条纹”数，即
[1,1,1,1,0] = 1 because there us 1 group of 1s
[1,1,1,0,1] = 2 because there are 2 group of 1s
[1,0,1,0,1] = 3 because there are 3 group of 1s
约束应将组号限制为1或0（如果数组全为0）
就我的问题而言，这是一个具有3个时隙（列）的调度问题。我们正在考虑有2个人，并且可能有2个可能的职位（行）。 my_array =类似
([x1,x2,x3], [x4, x5, x6], [x7, x9, x9], [x10, x11, x12])
行0 =人1，工作角色A。行1 =人2工作角色A。行3 =人1工作角色B。行3 =人2工作角色B。如果为1，则该人工作，如果为0，则人不工作。
我想要一个人跨角色工作的总小时数（例如，对于人1，角色0和第2行的总和），只有1个连续的连胜，即1秒，即0。
我添加了此约束：
for p in range(num_people):
prob += len([ sum( 1 for _ in group ) for key, group in itertools.groupby(sum(my_array[p+x*num_people] for x in range(num_positions))) if key ]) == 1
但是，优化问题的输出中有一行，其中某人正在工作非连续行。即
([1,0,0], [1, 1, 0], [0, 0, 1], [0, 0, 0])
对第0行+第2行和第1行+第3行进行求和
([1,0,1], [1, 1, 0])
在这里，人员1工作在0时隙和2时隙，但不使用1时隙，这是我要避免的。尽管没有错误，但似乎该约束没有注册。对于将这种约束添加到线性优化问题中的其他方法，是否有任何建议？
答案 0 :(得分：0)
在机器调度此有时也被称为：限制开始起坐的数量。有一些有趣的公式。
在这种特殊情况下，我们只有三个时间段（在问题中明确指出）。因此，我们唯一需要禁止的模式是：[1,0,1]。假设x[t]是我们的二进制变量。然后我们可以介绍剪切：
x[0]-x[1]+x[2] <= 1
这将禁止[1,0,1]，但将允许任何其他图案。
here显示了另一种方法。