如何用python对这个MILP问题建模？

我有一个问题我想解决，但在问之前我不知道如何建模。我做了研究，找到了一些有帮助的东西，但我没办法去想它。下面是我遇到的问题的例子

所以我有很多项目，比如说40个，每个项目有2或3个功能，每个功能只有在有3,4,5，。。。它们的数量取决于功能

目标是用10个不同的项目获得最大数量的不同有用功能

示例（如果3个或更多不同项目包括a，则功能a有用；如果5个或更多不同项目包括b、c 8或更多项目等，则功能b有用）

一个示例组合

item1+item2+...+item10 = a(3), b(5) 

所以a和b是有用的特性（c不是有用的，因为有5个我们需要8个使其有用）

我想我想建立一个混合整数线性规划模型，用分枝定界解算器求解。目标是每个项目和每个特征的特征数量权重（？）我想把它建模为背包问题，但我想不出如何应用类似的容量是10，但值和权重？对功能的使用有最低要求，我需要一些指导或通用算法来解决这个问题，如果我有什么可以开始的话，我可以进一步调查我的方法是：

步骤1：建立数学模型 拿一张纸，写下一个数学模型。例如：

数据：

二进制变量：

 x(i) = 1    if item i is selected
        0    otherwise

 u(f) = 1    if feature f is useful in selection
        0    otherwise

型号：

  maximize sum(f,u(f))
  subject to 
       sum(i,x(i)) = N
       u(f)*K(f) <= sum(i, a(i,f)*x(i))   for all f

最大化总和（f，u（f））
从属于
和（i，x（i））=N
我的方法是：

步骤1：建立数学模型
拿一张纸，写下一个数学模型。例如：

数据：

二进制变量：

 x(i) = 1    if item i is selected
        0    otherwise

 u(f) = 1    if feature f is useful in selection
        0    otherwise

型号：

  maximize sum(f,u(f))
  subject to 
       sum(i,x(i)) = N
       u(f)*K(f) <= sum(i, a(i,f)*x(i))   for all f

最大化总和（f，u（f））
从属于
和（i，x（i））=N
u（f）*K（f）在本例中，您有3个具有“a”特征的项，但在输出中您写入了a（3）。是否正确？在本例中，您有3个具有“a”功能的项，但在输出中您写入了a（3）。对吗？