Question

我正在努力从值列表中选择最大值，以使最大值应为最大值。请考虑以下示例：

订单：O1，O2和O3；商店：str_1，str_2和str_3 订单是从1个拥有最高加权得分的商店中完成的

wtd_scores = {
("O1", "str_1") = 90.03,
("O1", "str_2") = 83.03,
("O1", "str_3") = 83.07,
("O2", "str_1") = 70.84,
("O2", "str_2") = 96.90,
("O2", "str_3") = 90.92,
}

通过给予因子x，y和z一定的权重，可以得出上述分数->决策变量（换句话说，上述wtd_scores是x，y，z的函数）。我需要为x，y，z因子选择最佳的权重集合，以使每个订单的最大分数之和最大。在上面的示例中，目标函数的值应为90.03 + 96.90 = 186.93 通过为O1选择str_1和为O2选择str_2

加权分数始终为0/100黑白

我试图做如下事情：

def dv_bounds2(m, i):
    return (0, 100)

# decision variable x2 should hold the maximum wtd score corresponding to each order
model.x2 = Var(model.orders, within=NonNegativeReals, bounds=dv_bounds2)

def const(m,i,j):
    return m.x2[i] >= wtd_scores[i,j]

model.const = Constraint(model.orders, model.stores, rule=const)

def obj_rule(m):
    return sum(m.x2[i] for i in m.orders)
model.obj = Objective(rule=obj_rule, sense=maximize)

但是，求解器始终选择x2 ['O1'] = x2 ['O2'] = 100的值，这是有道理的，因为我想最大化x2 ['O1'] + x2 ['O2]之和和上限= 100

但是，我需要为每个订单选择实际的最高分。即O1-> 90.03和O2-> 96.90 并且最好是相应的商店ID。

我是pyomo和优化新手，非常感谢您的帮助！

python pyomo：如何在目标函数中最大化最大值之和

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