Python 设置条件约束

第一次使用纸浆，我试图对我正在处理的生产问题设置条件约束。不幸的是，我在文档中也找不到任何关于如何这样做的例子

目标函数是通过根据每种产品的预测价格减去成本，通知工厂每月生产哪种产品来实现收入最大化（当然这里省略了许多其他约束条件，否则会简单得多）

对于以下数据，我需要设置以下约束：

一家工厂每月只能生产一种产品，尽管它有能力生产多种产品 这就限制了工厂一个月只能生产一种产品。我对纸浆是个新手，但尽管我查阅了文档和S.O.但我找不到一个示例实现

生产数据：

到目前为止我的代码

# omitted data etl logic - it is formatted as per the above images

# Get production info
plants = LpVariable.dicts('plants',
    ((month, plant, product) for month, plant, product in wp_df.index if month >= 4),
    lowBound = 0,
    cat='Integer')

# Get forecast price info by product
forecast_prices =  LpVariable.dicts('price_by_prod',
    ((month, contract) for month, contract in fcst_diffs.index if month >= 4),
    lowBound = 0,
    cat='Integer') 

# Prod costs for each month, plant.
costs = LpVariable.dicts(
    'prod costs',
    ((month, plant) for month, plant in prod_costs_df.index),
    lowBound=0,
    cat='Integer')

# Define problem
model = LpProblem('Revenue Maximising Production Optimisation',
                  LpMaximize)

# Define objective function
model += lpSum(
    [plants[m,w,g] * wp_df.loc[(m,w,g), 'production_output'] for m, w, g in wp_df.index]
    + [costs[m, w] * costs_df.loc[(m,w), 'prod_costs_usd'] for m, w in prod_costs_df.index]
)

我现在省略了一些限制，因为我有很多要设置

---

感谢您的帮助。

介绍一组二进制变量，这些变量由{plant，product，month}索引，用于确定plant

i

是否用于在月份

k

期间制造产品

j

。如果为真，变量将为

1

，否则为

0

---

然后，您需要添加约束，以限制工厂

i

在

k

月份生产的产品

j

数量。通常，这可以通过限制该金额变量为

的约束来实现。该优化的目的是根据约束（仅1个产品）和预测产品溢价来选择产品，即根据预测价格做出决策？你知道这是否可行吗？非常感谢。是的，那是绝对可能的。我上面建议的是引入二进制变量。这些变量的值将作为优化的一部分进行选择。合并预测只是将其包含在目标函数中的一种情况-根据您拥有的预测类型，您可能还需要决定如何处理预测的不确定性。谢谢Kabdulla-请您举个例子作为代码好吗？例如，如何设置变量dicts和constraints？如果您修改您的问题以包含生成最小玩具示例的i.e.代码，那么我很乐意。@kabulla我已将问题稍作更改并发布在此处：，您愿意提供帮助吗？非常感谢你的耐心