如何使用python进行离散优化

我有一个离散优化问题，类似于

Y=3X1+2X2（一个样本）

最小化Y，使X1和X2等有一些约束 X1+X2>20

X1可以取{5,10,15,25,85}中的值 X2可以取{20,25,5,40,10}等的值

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如何用python解决这个问题这很容易用二进制变量建模：

对于X2类似。大多数关于整数规划的教科书都会提到这一点。你的老师可能会推荐几本书

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有时建议将SOS1变量（类型1的特殊有序集）用于此构造。一些解算器支持这一点。我通常使用二进制变量进行这种类型的表格查找。

你有什么问题？我想找到X1和X2的值，这样它应该给出Y的最小值，并且X1和X2应该满足约束条件（X1+X2>20）。如何使用python中的分支绑定算法（或任何算法）实现这一点。我认为这是一个离散优化问题，因为X1属于一个集合{5,10,15,25,85}，X2属于{20,25,5,40,10}，@SreejaP基本上你想得到压缩（X1，X2）中两个加起来不等于20的值，谢谢你的回答。我以前也经历过。它用于连续输入。这里的问题是我的输入是离散的。谢谢你的回答。这个解决方案正在发挥作用。现在我面临另一个问题。我的输入是X1和X2。（代表产品）。每种产品都有两个参数：价格和评级。我必须从产品列表X1和产品列表X2中进行选择，这样总成本应该是最低的，并且应该满足评级约束。