optimization - 线性规划：如果数组中的值超过某个阈值，如何将决策变量（二进制）变为 1

Question

我有一个数组，它包含一个关于决策变量的线性表达式。假设决策变量采用数组 = [1.7, 0.3, 0] 的值。现在我想要的是以下内容：

1) 如果上述数组中的任何值 > 0.5，则决策变量：y1 (binary) = 1，否则为 0。所以 y1 应该是 [1, 0, 0]

2) 如果上述数组中的任何值 > 0.5，则决策变量：y2（实值）= 值，否则为 0。因此 y2 = [1.7, 0, 0]

3) 如果数组中的任何值 > 0 且 <= 0.5，则决策变量：y3（二进制）= 1，否则为 0。因此 y3 = [0, 1, 0]

我知道大 M 公式可以提供帮助，但我正在努力寻找方法。有人可以帮我制定以上三点吗。我正在研究 pyomo 和 gurobi 来解决问题。

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