用纸浆进行线性编程: LpAffineExpression的错误
提问于 2020-02-15 00:14:20
我目前正在使用using包来研究线性规划。我尝试设置因变量，它随决策变量而变化，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“。我想知道如何在tanh函数中设置决策变量。
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2020-02-15 15:24:39
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。- 即使被允许，这仍然是无意义的，因为这将使问题变得非线性。PuLP仅适用于线性模型。
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