Python 如何在gekko中动态构造约束？

我是gekko的新手，我想用它来解决线性规划问题

我在单独的字典（my_vars，Cost，Min和Max）中有变量名、成本、最小和最大界限，变量名是它们的关键字，目标是通过确定满足约束的变量数量来最小化总成本

我做的如下

LP = GEKKO(remote=False)
vars = LP.Array(LP.Var, (len(my_vars)))
i=0
for xi in vars:
    xi.lower = Min[list(my_vars)[i]]
    xi.upper = Max[list(my_vars)[i]]
    i += 1

<>这里我想用变量的原始名称代替席，有什么办法？< /P> 它继续是

LP.Minimize(sum(float(Cost[list(my_vars)[i]])*vars[i] for i in range(len(my_vars))))
LP.Equation(sum(vars) == 100)

另外，我在两个panda数据帧文件中有约束的左手边（LHS）（变量系数）和右手边（RHS）数字，并且喜欢使用for循环构造方程

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我不知道怎么做？

这里有一种方法可以使用字典值来构造问题：

从gekko导入gekko
#存储为列表
my_vars=['x1'，'x2']
#存储为字典
成本={'x1'：100，'x2'：125}
Min={'x1'：0，'x2'：0}
Max={'x1'：70，'x2'：40}
LP=GEKKO（远程=False）
va=LP.Array（LP.Var，（len（my_vars）））#Array
vd={}#字典
对于我，席在枚举（MyIvar）：
vd[xi]=va[i]
vd[xi]。下限=最小值[xi]
vd[xi]。上限=最大值[xi]
#成本函数
Lp。最小化（Lp和）（[成本]席席席[VX[Xi]在MyIVARAR]）
#作为数组求和
线性规划方程（线性规划和（va）==100）
#这也是一本字典
Lp方程（Lp和）（[Vi[Xi]在席席Viar Var）＝100）
LP.solve（disp=True）
我在席维瓦尔：
打印（xi，vd[xi]。值[0]）
打印（'Cost:'+str（LP.options.OBJFCNVAL））

这就产生了一个解决方案：

EXIT: Optimal Solution Found.

 The solution was found.

 The final value of the objective function is  10750.00174236579
 
 ---------------------------------------------------
 Solver         :  IPOPT (v3.12)
 Solution time  :  0.012199999999999996 sec
 Objective      :  10750.00174236579
 Successful solution
 ---------------------------------------------------
 

x1 69.999932174
x2 30.0000682
Cost: 10750.001742

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下面是一些利用问题稀疏性与Gekko合作的示例。

感谢您对Gekko用户的良好支持。