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python - python - 如何在python中使用PuLP在线性优化中包含动态约束？

问题描述

我一直在使用 PuLP 库解决线性优化问题。如何在我的代码中包含此动态约束？

带有术语的excel示例的快照

我需要最小化由 A 和 B 的加权和形成的投资组合 (-19391.8) 的 VaR 1D - 目标函数

同时，应将投资组合的 VaR10D 降低给定的目标（-39100 至 -29100）。ow，如您所见，投资组合的 Var10d 和 Var1d 是“总计”列中的第二小值。现在，我需要在代码中添加一个约束，即 Var10d 应减少 10000（即减少到 -29100），但同时它也应该是通过加权和计算的总列中的第二最小值'A' 和 'B' 在每一天。

因此，我需要能够 1. 最小化 Var1d 的最佳权重（虽然它是 Var10d 的“总计”列中的第二小），2. 将 Var10d 减少 10000（即到 -29100）（而它是“总计”中的第二小' Var1d 的列）。

标签： pythonoptimizationlinear-programmingpulp

解决方案

最小值 -8000 * x1 - 15000 * x2 + 目标

我没有得到您的约束，因为这些数字似乎只是目标函数中系数的其他值。

所以我看不出你的“程序”不只是设置x1，x2 = 0的原因，没有什么可计算的，因为没有约束..

如果你希望你的目标值在一个特定的范围内，你可以添加： coeff * x1 + coeff * x2 <= (>=) value 然后如果你想改变右边的值，你可以在第一个之后再次运行程序循环等等。。

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