Python '；LpAffineExpression'；对象没有属性'；求解'；纸浆中的Lp问题&优化

我试着用纸浆做线性规划。但是我发现，'LpAffineExpression'对象没有属性“solve”错误

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我怎样才能修好它？谢谢。

我建议先研究一下这个例子：。它有所有的成分来涵盖你的例子

因此，工作模型可以如下所示：

import pulp as p
import numpy as np
a1=np.array([1000,2000,3000,7000,8000,13000,223000,32000,35000,369000,38000,3885000])

x=p.LpVariable('x', lowBound=5000, cat='Continuous')
y=p.LpVariable('y', lowBound=8000,cat='Continuous')

Lp_prob=(((y-x)*1.3+x)*0.014428)+((a1-y)*1.5*0.014428)
Lp_prob.solve()

请注意，纸浆将其解释为：

import pulp as p
import numpy as np
 
a1=np.array([1000,2000,3000,7000,8000,13000,223000,32000,35000,369000,38000,3885000])

x=p.LpVariable('x', lowBound=5000, cat='Continuous')
y=p.LpVariable('y', lowBound=8000,cat='Continuous')

Lp_prob = p.LpProblem("This_Example_Works",p.LpMaximize)
Lp_prob += (((y-x)*1.3+x)*0.014428)+((a1-y)*1.5*0.014428)
Lp_prob.solve()
print("Status:", p.LpStatus[Lp_prob.status])

最大化
-0.0043284000000000005*x+-0.24094759999996*y+99899.472
变量
5000
MAXIMIZE
-0.0043284000000000005*x + -0.24094759999999996*y + 99899.472
VARIABLES
5000 <= x Continuous
8000 <= y Continuous