我遇到一个问题,我有一组具有给定生产能力的仓库,可以以给定的成本将一些产品发送给客户列表。我正在努力最小化发送产品的总成本,以便满足每个客户的需求。该部分已排序。
现在我需要添加一个新的目标(或约束),我尝试以最低的成本满足所有客户的需求,但也使用尽可能少的仓库数量。假设从 5 个仓库开始,如果问题不可能,则尝试 6、7、8 等,直到找到解决方案,即我使用尽可能少的仓库数量满足所有需求。
我如何使用或工具约束编程模块来解决这个问题?有可能吗?我仔细查看了文档,但找不到任何似乎适合这个想法的约束或功能。
用第一个目标求解,用解约束目标,用新目标提示并求解。
from ortools.sat.python import cp_model
model = cp_model.CpModel()
solver = cp_model.CpSolver()
x = model.NewIntVar(0, 10, "x")
y = model.NewIntVar(0, 10, "y")
# Maximize x
model.Maximize(x)
solver.Solve(model)
print("x", solver.Value(x))
print("y", solver.Value(y))
print()
# Hint (speed up solving)
model.AddHint(x, solver.Value(x))
model.AddHint(y, solver.Value(y))
# Maximize y (and constraint prev objective)
model.Add(x == round(solver.ObjectiveValue())) # use <= or >= if not optimal
model.Maximize(y)
solver.Solve(model)
print("x", solver.Value(x))
print("y", solver.Value(y))