具有时间序列的PuLP优化运输

Question

我正在尝试使用Python中的PuLP在多个时间段内优化单个产品的运输。我在用它形成目标函数时遇到了问题：

routes =[(t,i,j) for t in TIME for i in ORIGIN for j in DESTINATION]
amount_var = LpVariable.dicts('Volume', (TIME, ORIGIN, DESTINATION), lowBound=0, cat='Integer')
route_usage = LpVariable.dicts('route_usage', routes, cat='Binary')

客观f-n：

model += LpProblem("Minimize costs", LpMinimize)
model+=lpSum(amount_[t][i][j]*price[t][i] for (t,i,j) in routes for t in TIME  for i in ORIGIN)

price 是元组的字典：整数对，例如{（period1，origin1）：price1，（period2，origin1）：price2等}。

您有解决方法的想法吗？

Answer 1

如果price是一个以元组为键的字典，则应将目标写为：

model = LpProblem("Minimize costs", LpMinimize)
model += lpSum(amount_var[t][i][j] * price[(t, i)] for (t, i, j) in routes)