我正在尝试使用Google的OR-Tools软件包提出最大化问题。优化的基础是Fantasy MLB拍卖草稿。
该问题涉及以下约束：
1）工资上限为$ 260
2）总共23名玩家
2a）至少1：接球手，一垒手，二垒手，三垒手，游击手
2b）至少2：起始投手，救济投手，公用事业球员（任意击球手）
2c）至少3：外野手，投手（任何投手）
2d）恰好6：替补球员（任何投手或击球手）
我的梦幻MLB联赛由6个击球类别和6个投球类别组成。理想情况下，我希望最大化一个阵容，以便在遵守上述约束的同时最大化每个统计类别。我的方法与此NBA Optimizer非常相似。
类似于NBA Optimizer的示例，我为即将到来的赛季的12个统计类别中的每个组织了球员预测/值。
然后，我将所有这些统计信息传递到Google的OR-Tools软件包中：
ioThread {
INSTANCE.soundsDao().deleteAllSounds()
}
...
private val IO_EXECUTOR = Executors.newSingleThreadExecutor()
/**
* Utility method to run blocks on a dedicated background thread, used for io/database work.
*/
fun ioThread(f : () -> Unit) {
IO_EXECUTOR.execute(f)
}
solver.Maximize函数是一个巨大的块，其中包含所有玩家位置类型及其关联的指标。
我现在最主要的担心是我错误地制定了这个目标函数（也许是基于问题的约束）。我的直觉告诉我，我应该在求解器中提供系数或权重。最大化每个部分的目标函数以“平衡”该函数，以便分别最大化12个统计类别中的每一个。
我很高兴进一步阐明自己的方法，但也希望就我将如何制定目标函数的任何反馈给予感谢。