blocks|key|793055|text|想了一会儿..。我想我已经破解了这个。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|793056|793057|为活动天数创建一个虚拟的一维二进制决策变量.0-+NonActive+1-Active.|ordered-list-item|793058|793059|793060|+ActiveDays+=+LpVariable.dicts('activedays'，Days,0,1，LpBinary)|blockquote|793061|793062|793063|793064|创建一个虚拟的非常大的常量。|793065|793066|793067|+M=200000|793068|793069|793070|793071|添加第一个约束.|793072|793073|793074|+prob+%2B=+LpSum(mj+for+J+in+Days)+==3|793075|793076|793077|793078|添加第二个约束|793079|793080|%2B=+LpSum(varsi+for+I+in+TruckTypes)+<=+M*mj|793081|entityMap^0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|1C|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|-4|5|6|7|1D|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|C|3|D|5|E|7|1E|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|F|3|-4|5|6|7|1F|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|G|3|-4|5|6|7|1G|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|H|3|I|5|J|7|1H|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|K|3|-4|5|6|7|1I|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|L|3|-4|5|6|7|1J|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|M|3|-4|5|6|7|1K|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|N|3|O|5|E|7|1L|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|P|3|-4|5|6|7|1M|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|Q|3|-4|5|6|7|1N|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|R|3|S|5|J|7|1O|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|T|3|-4|5|6|7|1P|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|U|3|-4|5|6|7|1Q|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|V|3|-4|5|6|7|1R|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|W|3|X|5|E|7|1S|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|Y|3|-4|5|6|7|1T|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|Z|3|-4|5|6|7|1U|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|10|3|11|5|J|7|1V|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|12|3|-4|5|6|7|1W|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|13|3|-4|5|6|7|1X|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|14|3|-4|5|6|7|1Y|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|15|3|16|5|E|7|1Z|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|17|3|-4|5|6|7|20|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|18|3|19|5|6|7|21|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|1A|3|-4|5|6|7|22|8|@]|9|@]|A|$]]]|1B|$]]

After thinking for a while.. I think I have cracked this one...
<ol>
<li>Create a dummy 1-D binary decision Variable for Active Days. 0- NonActive 1-Active.</li>
</ol>
<blockquote>
ActiveDays = LpVariable.dicts('activedays', Days,0,1, LpBinary)
</blockquote>
<ol start="2">
<li>Create a Dummy very large Constant.</li>
</ol>
<blockquote>
M=200000
</blockquote>
<ol start="3">
<li>Add first Constraint.</li>
</ol>
<blockquote>
prob += LpSum(m[j] for j in Days) ==3
</blockquote>
<ol start="4">
<li>Add Second Constraint
<pre><code>for j in Days:

 prob += LpSum(vars[i][j] for i in TruckTypes) &lt;= M*m[j]
</code></pre>
</li>
</ol>

I am trying to formulate this complex matrix based constraint in PuLP for a cost Optimization Problem:
I have a <code>vars[(i,j)] for i in TruckTypes for j in Days</code> as my decision variable which can take only non-negative integer values. I am trying to implement a constraint on number of <code>active</code> days.
Now, Since <code>Days</code> are denoted as columns, any column which has all zero values is an <code>inactive</code> day and all other columns are <code>active</code> days. There are 6 columns denoting Monday to Saturday. For Example in the below Matrix :
<pre><code> 1 0 0 1 3 0
 0 0 0 1 1 0
 2 0 0 1 0 0
 0 0 0 1 0 0
 
</code></pre>
Columns 2,3 and 6 are <code>inactive</code> and Columns 1,4 and 5 are <code>active</code>. Now, How to formulate a constraint such as <code>Number of active Days == 3</code> for this decision variable.
Any Help will be Appreciated. Thanks!!

How to formulate matrix constraint for cost Optmization in PuLP

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我试图在PuLP中为一个成本优化问题制定这个基于复杂矩阵的约束:我有一个vars[(i,j)] for i in TruckTypes for j in Days作为我的决策变量，它只能取非负整数值。我正在尝试实现对active天数的限制。现在，由于Days被表示为列，任何具有全部零值的列都是inactive日，其他所有列都是active日。有6列代表星期一到星期六。例如，在下面的矩阵中：  1 

问PuLP中成本优化矩阵约束的构造
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