Question

我有两套。

S =来源= {S1，S2，S3}
D =终点= {D1，D2，D3}

在某些约束下，我必须将总运输成本降至最低。我在Python中使用纸浆。如何引入变量以允许某些特定路径？

条件是if cost $(S_i, D_j) >=$ 250 then 0 else 1。

allowed_route = []
for i in range(len(matrix)):

for j in matrix[i]:
    if j >= 250:
        allowed_route.append(0)
    else:
        allowed_route.append(1)
 np_array=np.asarray(allowed_route)
 allowed_route = np_array.reshape(6, 4) 
 allowed_route = np.array(P_allowed_PLF_cap).tolist()

通过这种方式，我已经定义了参数，但是无法引入变量。

Answer 1

您应该对具有合法路径的S X D变量做一个子集并使用它。这是一个示例：

In [4]: from pulp import *                                                      

In [5]: sources = {'S1', 'S2', 'S3'}                                            

In [6]: destinations = {'D1', 'D2', 'D3'}                                       

In [7]: legal_routes = ( ('S1', 'D2'), 
   ...:                  ('S2', 'D1') )                                         

In [8]: # note:  above is obviously infeasible...just shows idea...             

In [9]: route_select = LpVariable.dicts('route', legal_routes, 0, 1, LpBinary)

实际上，您可能需要为每条路线支付费用，因此我将所有这些都保存在字典中，并将字典键发送给LpVariable.dicts呼叫

其余的内容应与我提到的示例相似。如果您被困住了，那么如果您搜索“纸浆运输模型”或“纸浆稀疏约束”之类的话，此站点上还会有其他示例。

如何在Python的纸浆环境中引入变量

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