Python 具有绝对值的纸浆约束>；=忽略最小值

我试图通过使两个变量的绝对差大于0来约束我的问题。在我的实现中是否有明显的遗漏

这是我在上找到的一个实现 我在下面的代码中实现了它。 我尝试更改M的值，但没有任何区别

当我在公式中输入实际结果时（例如q1x-q2x=0），我发现这不符合约束条件。然而，帕姆表示，解决方案是最优的

prob = LpProblem("myProblem", LpMinimize)

q1x = LpVariable("q1x",1,8)

q2x = LpVariable("q2x",1,8) 

B12 = LpVariable("B12",0,1)

M=8

prob += (q1x-q2x) + M * B12 >= 1

prob += -(q1x-q2x) + M * (1-B12) >= 1

prob += q1x+q1y

预期：

实际：

添加到

LpProblem

类的第一个“约束”将始终被视为目标函数，如测试问题中所述

此外，我假设您希望决策变量

q1x

和

q2x

为整数，在定义变量时必须明确说明这一点

试试这个：

prob = LpProblem('myProblem', LpMinimize)

q1x = LpVariable("q1x",lowBound = 1, upBound = 8, cat = "Integer")

q2x = LpVariable("q2x",lowBound = 1, upBound = 8, cat = "Integer")

B12 = LpVariable("B12", lowBound = 0, upBound = 1, cat = "Integer")

# B12 can be also be defined by: 
#B12 = LpVariable("B12", cat = "Binary")

M = 8

prob += q1x + q2x 

prob += (q1x-q2x) + M * B12 >= 1

prob += -(q1x-q2x) + M * (1-B12) >= 1



prob.solve()

for v in prob.variables():
    print(v.name, " = ",  v.varValue)
print("Status:", LpStatus[prob.status])

---

欢迎来到SO！我不确定我是否完全理解您的模型要做什么-但看起来您希望

B12

是一个二进制变量，但您似乎没有将其声明为一个二进制变量。你的目标是什么？目标首先以正常方式添加到problen对象（在任何约束之前）。谢谢！我试图分配两个值，q1x和q2x，使它们的总和尽可能小，而q1x=q2x，我通过确保它们的绝对差大于0来实现。B12被声明为二进制变量会有什么不同？从您所说的和您的“预期”结果可以清楚地看出，您期望

q1x

和

q2x

为整数。但是，您没有将它们指定为整数，因此可以采用任何值，例如1.0000001。另外，在

B12

上，查看您的公式，这是一个变量，它决定哪个更大

q1x

或

q2x

。考虑<代码> q1x> q2x的情况，在这种情况下，第二个约束工作<代码> B12 < /代码>需要0。类似地，如果

q1x修复了它，非常感谢！）另外，如果B12是一个整数，那么它也就足够了。一个限制在0和1之间的整数与一个二进制变量相同，所以这是有意义的。请考虑把你的工作代码作为一个答案，并把它标记为被接受——这样别人就可以受益。
q1x = 1; q2x = 1 "optimal"

prob = LpProblem('myProblem', LpMinimize)

q1x = LpVariable("q1x",lowBound = 1, upBound = 8, cat = "Integer")

q2x = LpVariable("q2x",lowBound = 1, upBound = 8, cat = "Integer")

B12 = LpVariable("B12", lowBound = 0, upBound = 1, cat = "Integer")

# B12 can be also be defined by: 
#B12 = LpVariable("B12", cat = "Binary")

M = 8

prob += q1x + q2x 

prob += (q1x-q2x) + M * B12 >= 1

prob += -(q1x-q2x) + M * (1-B12) >= 1



prob.solve()

for v in prob.variables():
    print(v.name, " = ",  v.varValue)
print("Status:", LpStatus[prob.status])