Python 使用纸浆进行线性化编程：LpAffineExpression出错

我目前正在使用纸浆包来研究线性规划。 我试图设置因变量，因变量随决策变量而变化，但失败了。。。 我所做的是：

opt = LpProblem(name="OPT")

# Data
df={"A":[5,4,3,4,6]}
a=df["A"]

# Set decision variable 
var=LpVariable.dicts("Var", df.index, lowBound=-3.3, upBound=3.3, cat="Continuous")

# Set dependent variable
k={}
for i in df.index:
    k[i]=math.tanh(-var[i])

# Set constraints
opt += a[i]-var[i] >= 0

# Define the objective function
opt += lpSum ((a[i]-var[i])*k[i]) for i in df.index)

opt_model.solve()

我得到了“TypeError:必须是实数，而不是LpAffineExpression”。

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我想知道如何在tanh函数中设置决策变量

这里有两个相关的错误

math.tanh

不知道决策变量。它只能将数字作为参数

即使它被允许，这仍然是非理性的，因为这将使问题非线性。纸浆仅用于线性模型

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请共享整个错误消息，以及一个。