pythongurobi：如何在目标函数中实现决策变量的最大值？

希望有人能帮我。我正在开发一个优化模型，在该模型中，我可以在时间（t）和不同交易中最小化电力成本。（式中：标准功率（p）*电费（c）=电费）

现在，我尝试在目标函数中实现一个成本组件，它基于所发生的最大功耗（有些类似：max（p[s，t]））。但是，np.max（）返回一个错误，因为P[s，t]是np.max（）不支持的类。此外，Gurobi函数gp.max_（P[s，t]）也给出了一个不受支持的类错误。有人有解决办法吗

代码：

obj = gp.quicksum(p[s, t] * Cost_elect[t]e for t in range(T) for s in range(S)) + gp.max_(p_batt_ch[s,t]*fixed_cost for t in range(T) for s in range(S))

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您需要将

max

约束分配给一个新的辅助变量，并将该变量放入目标中，而不是实际约束中

maxobj = model.addVar()
max_constr = model.addConstr(maxobj == gp.max_(p_batt_ch[s,t] * fixed_cost
                             for t in range(T) for s in range(S)))

obj = gp.quicksum(p[s,t] * Cost_elect[t] for t in range(T) for s in range(S)) + maxobj)

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你好，谢谢！这确实按照我的要求起了作用，但我没有预料到一个非常重要的部分。我想得到一个列的最大值，该列在时间t每s求和一次。所以基本上正常的代码：P_batt_charge['total']=P_batt_ch.sum（axis=1）Pmax=P_batt_charge['total'].max（），在“正常”脚本中非常简单，但我无法使其在优化范围内工作。您对此也有解决方案吗？：D