Python 添加'；至少休息一天'；约束

下面我简化了一个我正在尝试做的例子。我有一个每周的时间表和几个不同的“时段”要填补，在这里我最大限度地利用分配给每个时段的每个人的给定值

我试图添加一个约束条件，即他们每人都可以休息一天。我见过类似的问题，但我很难把它们翻译成这样，所以任何帮助都是感激的

我的想法是，我可以取每个人每天的最大值，即他们当前分配的任何一天的最大值为1，然后将所有天的最大值相加，并尝试使其小于或等于2（3天中的2天）

---

它为所有3天分配最大值。

您不能对ortools创建的变量使用

Max、min或

要对这些约束进行建模，只需创建中间变量就更容易了

工作日={
（person，day）：model.NewBoolVar（f“{person}-{day}”）
为人处事
日复一日
}

对于人物中的人物：
对于以天为单位的天：
以天[日]为单位的小时：
作业[（人、天、小时）]=model.NewBoolVar(
f“{person}-{day}-{hour}”
)
模型.可加性(
作业[（人、日、时）]，工作日[人、日]
)

对于人物中的人物：
model.Add（sum（以天为单位的工作日[人，日]）您不能对ortools创建的变量使用
max、min或和

要对这些约束进行建模，只需创建中间变量就更容易了

工作日={
（person，day）：model.NewBoolVar（f“{person}-{day}”）
为人处事
日复一日
}

对于人物中的人物：
对于以天为单位的天：
以天[日]为单位的小时：
作业[（人、天、小时）]=model.NewBoolVar(
f“{person}-{day}-{hour}”
)
模型.可加性(
作业[（人、日、时）]，工作日[人、日]
)

对于人物中的人物：
model.Add（sum（工作日[人，天]以天为单位）这是完美的，有助于我做许多其他类似的事情！我没有考虑过使用这样的AddImplication，非常酷。是的，只是不要忘记这只是一个暗示，根据你想做什么，你可能还需要编写
model.Add（sum）（作业[（人，天，小时）]，以天为单位[day]）==0。仅限nForceif（工作日[person，day].Not（））
最后一个等式由AddImplication隐含。您需要的是相反的：
model.AddBoolOr（[assignments[…]）。仅限nForceif（工作日）
。这是完美的，并且有助于我做许多其他类似的事情！我没有考虑过使用这样的AddImplication，非常酷。是的，请不要忘记这只是一个暗示，取决于你想做什么，你可能还必须编写
模型。添加（天中小时的总和（任务[（人，天，小时）]==0）.OnlyEnforceIf（工作日[person，day].Not（））
最后一个等式由AddImplication隐含。您需要的是相反的：
model.AddBoolOr（[assignments[…]）。OnlyEnforceIf（工作日）
。
from ortools.sat.python import cp_model

model = cp_model.CpModel()

assignments = {}

people = ['Max','Josh']

days = {
    'Monday':['7','8','9','10'],
    'Tuesday':['6','7','8','9','10'],
    'Wednesday':['7','8','9','10']
}

default_thing_we_like = 50

thing_we_like_per_employee_per_slot = {
    ('Max','Monday','7'): 100,
    ('Max','Tuesday','7'): 150,
    ('Max','Wednesday','7'): 200,
}

# make vars
for person in people:
    for day in days:
        for hour in days[day]:
            assignments[(person,day,hour)] = model.NewBoolVar(f'{person}-{day}-{hour}')

# fill each spot
for day in days:
    for hour in days[day]:
        model.Add(sum(assignments[(person,day,hour)] for person in people) == 1)

# everyone should get at least one of these days off
for person in people:
    for day in days:
        model.Add(sum(max(assignments.get((person,day,hour),0) for hour in days[day]) for day in days) <= 2)

solver = cp_model.CpSolver()

model.Maximize(sum(thing_we_like_per_employee_per_slot.get((person, day, hour),default_thing_we_like) * assignments[(person,day,hour)]
                                                    for hour in days[day]
                                                    for day in days
                                                    for person in people
                                                    ))


solution_printer = cp_model.ObjectiveSolutionPrinter()
status = solver.SolveWithSolutionCallback(model, solution_printer)

if status == cp_model.OPTIMAL or status == cp_model.FEASIBLE:
    ret_slots = []
    for person in people:
        print(f"{person} is working: ")
        for day in days:
            for hour in days[day]:
                if (solver.Value(assignments[(person,day,hour)])):
                    print(f"{day} at {hour} with",thing_we_like_per_employee_per_slot.get((person, day, hour),default_thing_we_like),"things we like.")
else:
    print("uh oh")

Solution 0, time = 0.00 s, objective = 900
Max is working: 
Monday at 7 with 100 things we like.
Monday at 9 with 50 things we like.
Tuesday at 6 with 50 things we like.
Tuesday at 7 with 150 things we like.
Tuesday at 8 with 50 things we like.
Tuesday at 9 with 50 things we like.
Tuesday at 10 with 50 things we like.
Wednesday at 7 with 200 things we like.
Wednesday at 8 with 50 things we like.
Wednesday at 9 with 50 things we like.
Wednesday at 10 with 50 things we like.
Josh is working: 
Monday at 8 with 50 things we like.
Monday at 10 with 50 things we like.

for person in people:
    model.Add(sum(works_day[person, day] for day in days) <= 2)