如何在python中使用palp在线性优化中包含动态约束？

Question

我一直在使用纸浆库研究一个线性优化问题。如何在代码中包含此动态约束

snapshot of excel example with terms

我需要最小化由A和B目标函数的加权和形成的投资组合的Var1d（-19391.8）

同时，投资组合的VaR10D应减少给定的目标（-39100至-29100）。 噢，正如你所看到的，投资组合的Var10d和Var1d是“Total”列中的第二个最小值。现在，我需要在代码中添加一个约束，即Var10d应该减少10000（即-29100），但同时，它也应该是总列中的第二个最小值，该值由每天的“a”和“B”的加权和计算得出

因此，我需要可以为1的最佳权重。最小化Var1d（虽然它是Var10d的“总计”列中的第二个最小值），2。将Var10d减少10000（即减至-29100）（而在Var1d的“总计”列中它是第二小的）

Answer 1

最低-8000*x1-15000*x2+目标

我不明白你的限制，因为这些数字似乎只是目标函数中系数的其他值

所以我看不出为什么你的“程序”不只是设置x1，x2=0，没有什么可计算的，因为没有约束

如果希望目标值在特定范围内，可以添加： 系数x1+系数x2<；=（>；=）值 然后如果你想改变右边的值，你可以在第一个循环后再次运行程序，依此类推