Question

我正在使用OMPR（MILPModel）设置一个简单的优化程序，但是需要每个组的结果取决于其他组的结果。

我该怎么做？

这是一个简单的可重现示例，用于优化安娜，彼得，约翰和迈克尔（三次玩过一次游戏）的得分。

我希望将每场比赛的两个最高得分最大化。

library(ompr)
library(ompr.roi)
library(ROI.plugin.glpk)
library(dplyr)

data <- data.frame(i=1:12,time=rep(1:3,each=4),id=rep(c("Anna","Peter","John","Michael"),3),score=c(1:6,6:1))

score <- function(i) data$score[i]

# this constraint specifies that the result has to include two results (rows) for each 'time'
each_time_constraint <- function(model){
  is_time <- function(i) as.integer(data$time[i] == j)    

  for (j in 1:length(unique(data$time))){
    model <- add_constraint(model, sum_expr(colwise(is_time(i)) * x[i], i = 1:nrow(data)) == 2)
  }

  model
}

# model set to optimize (maximize) the score
my_model <- MILPModel() %>%
  add_variable(x[i], i = 1:nrow(data), type = "binary") %>% 
  set_objective(sum_expr(colwise(score(i)) * x[i], i = 1:nrow(data))) %>% 
  each_time_constraint()

model_results <- solve_model(my_model,with_ROI(solver="glpk"))

model_results %>% 
  get_solution(x[i]) %>% 
  left_join(.,data,by="i") %>% 
  filter(value>0)

这将为John-Michael（时间1），Anna-Peter（时间2）和Anna-Peter（时间3）提供优化的解决方案。

我想要约束优化器，以使时间2的解决方案取决于时间1的解决方案。

例如，它必须是相同的解决方案：John-Michael（时间1），John-Michael（时间2）。

或者它必须至少具有以下名称之一：约翰·迈克尔（时间1），安娜·约翰（时间2）。

任何人都可以帮助编写代码来产生此结果吗？

使用OMPR进行基于组或结果的优化？

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