带纸浆的线性规划（优化）

Question

我想问你一些关于优化线性规划的问题。我已经成功地设置了模型。但是，我在设置元启发式以减少计算时间方面存在问题。基本优化模型如下所示：

在元启发式算法中，有一个while循环，其条件如下：
而$\sum{i=1}^i b_i y{u i\leq\sum{k=1}^k q{k$do

我试图通过以下代码实现此条件：

while lpSum(b[i]*y[i] for i in I)<=lpSum(q[k] for k in K): 

如果分别计算这两个和，我会得到正确的结果。然而，当我将它们放入这个条件中时，代码会运行到一个无止境的循环中，即使条件得到满足，它也会打破循环。我想这与数据类型有关，并且参数不能是LpAffineExpression。然而，我真的很难理解这个问题

我希望你理解我的问题，我会非常感谢你的想法和解释！请告诉我，如果你需要一些具体的信息-抱歉，作为一个初学者

提前非常感谢，并致以最良好的问候， 伯恩哈德

Answer 1

lpSum没有一个值，就像正则和一样

任何Python对象都可以使用__eq__之类的内置公式与其他对象进行比较。我就是这样说的date(2000, 1, 1) < date(2000, 1, 2)。但是，lpAffineExpressions是约束的一种类型。它们的内容是变量，由LP解算器求解，因此它们还没有任何值

因此lpSum(x) <= lpSum(y)的返回值不是真的或假的，就像正常方程一样，但它是一个方程。方程不是None，或False，或任何其他假值。你所说的相当于while <some object>:，这总是正确的。这就是你的无限循环

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我不知道“使用元启发式来减少计算时间”在这种情况下意味着什么——也许您运行LP解算器的一些迭代，然后对结果使用元启发式

如果是这种情况，请使用b[i].value()获取该解决方案中给出的变量b[i]的值，并确保以正则和计算总数