运行此代码时
import numpy as np
import xpress as xp
z = np.array([xp.var () for i in range (200)]).reshape (4,5,10)
t = np.array([xp.var (vartype = xp.binary) for i in range (200)]).reshape (4,5,10)
p = xp.problem()
p.addVariable(z,t)
p.addConstraint(z <= 1 + t)
我收到以下错误
Invalid constraint
---------------------------------------------------------------------------
ModelError Traceback (most recent call last)
3 p = xp.problem()
4 p.addVariable(z,t)
----> 5 p.addConstraint(z <= 1 + t)
6 p.addConstraint(xp.Sum(z[i][j][k] for i in range (4) for j in range (5)) <= 4 for k in range (10))
ModelError: Invalid constraint
任何帮助将不胜感激，因为我不确定如何解决它！
在dtype对NP阵列必须明确设置为xp.npvar。这是在这里声明：
NumPy数组必须具有等于xpress.npvar的dtype属性（此处缩写为xp.npvar），以便使用比较的矩阵/矢量形式（<=，=，> =），算术（+，-，* ，/，**）和逻辑（＆，|）运算符。
如果未将类型设置为npvar，则将对这些运算符使用错误的重载，并且它们z <= 1 - t将只是一个布尔数组。
这是创建数组的正确方法：
z = np.array([xp.var () for i in range (200)], dtype=xp.npvar).reshape (4,5,10)
t = np.array([xp.var (vartype = xp.binary) for i in range (200)], dtype=xp.npvar).reshape (4,5,10)
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