Python PuLP "Overwriting previously set objective."和 __dummy = 无

我在 Python PuLP 中构建了一个非常复杂的 MIP。显然对我来说有点太复杂了。当我运行它时，它给出了以下警告:



问题进行了一些计算，但没有得出预期的解决方案。
LpStatus[prob.status] 返回 Optimalprob.objective 返回 None
当我打印 prob.variables() 时

for v in prob.variables():
    print(v.name, "=", v.varValue)

我在其他变量之间得到了 __dummy = None。

谁能解释 __dummy = None 在这种情况下的含义？我在哪里可以找到解决方案？我很确定我只有一个目标函数。

最佳答案

好的，我找到了解决方案。我确实在没有注意到它的情况下覆盖了目标函数。

这是导致警告的代码段:

for i in range(len(items)):
        for l in range(L):
            prob += delta[0-l] == 0

delta 变量是一个列表列表。第一个索引丢失，因此程序将列表与零进行比较。由于这是不可能的，方程总是返回 false(可能编码为零)，然后将其解释为目标函数。

这解决了这个问题:

for i in range(len(items)):
        for l in range(L):
            prob += delta[i][0-l] == 0

现在它向概率添加方程而不是值。

我希望这可以帮助遇到类似问题的任何人。

关于Python PuLP "Overwriting previously set objective."和 __dummy = 无，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/46671620/