Python 纸浆：目标函数：连接多个lpSum

我试图将几个

lpSum

表达式连接到一个长表达式中，这将是我的目标函数。然而，我试图以一种优雅的方式合并这些表达式，却导致了不期望的结果

我想要这样的东西：

a=pulp.lpSum（…）
b=纸浆.lpSum（…）
c=纸浆.lpSum（…）
概率+=a+b-c

我的代码更加具体：

alloc_prob=纸浆.LpProblem（“供应商分配问题”，纸浆.LpProblem）
TPC_func=纸浆.lpSum（X[s][p]*生产成本[s][p]对于供应商中的s，对于供应商中的p
“采购总成本”
TTC_func=pill.lpSum（X[s][p]*将供应商中的s转换为供应商中的p
项目），总运输成本（包括税费）
TD_func=纸浆.lpSum（X_SEP[c][1]*折扣系数['Bonus/ton[€/t]”][c]
c）公司的“总折扣”`
#目标函数：TPC+TTC-TD->min
alloc_prob+=TPC_func+TTC_func-TD_func

我已经尝试过不同的嵌套方法，例如：

prob+=[pulp.lpSum（X[s][p]*procCosts[s][p]+X[s][p]*s的转码[s][p]
项目中p的供应商）-纸浆.lpSum（X_SEP[c][1]*折扣因子['Bonus]
/吨[欧元/吨][c]对于公司中的c]

输出执行它应该执行的操作。然而，这既不是一个好代码，也不能分配给目标函数。有没有明智的实施方法

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谢谢

在没有看到错误的情况下，我可以100%确定，但我认为您在lpsum中包含的名称是导致问题的原因，请尝试以下操作

alloc_prob = pulp.LpProblem("Supplier Allocation Problem", pulp.LpMinimize)

TPC_func = pulp.lpSum(X[s][p]*procCosts[s][p] for s in supplier for p in 
project)
TTC_func = pulp.lpSum(X[s][p]*transCosts[s][p] for s in supplier for p in 
project)
TD_func = pulp.lpSum(X_SEP[c][1]*discountFactor['Bonus / ton [€/t]'][c] for 
c in company)

# Objective function: TPC + TTC - TD -> min
alloc_prob += TPC_func  + TTC_func - TD_func

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欢迎来到SO！您的原始代码（使用单独的总和）会出现什么错误。您是否能够提供一个最小的工作示例（输入数据最少的完整代码，以便我可以尝试运行）。来自的解决方案运行良好，解决了问题：）完美，非常感谢！我没有想到删除这些名字——你知道为什么命名会引起问题吗？