这段代码s1.addConstrs(np.sum((bnewplan1[q][i]*normal_mean[i] for q in range(m))for i in range(numpatient)) +80-optime<=0)报错TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'generator'应该怎么修改呢
时间: 2024-04-13 18:28:59 浏览: 145
该错误是由于在约束条件中,你尝试将生成器表达式与整数进行相加而导致的。要解决这个问题,你可以使用`quicksum`函数将生成器表达式转换为求和的形式。
以下是修改后的代码示例:
```python
s1.addConstrs(gp.quicksum(bnewplan1[q][i]*normal_mean[i] for q in range(m)) + 80 - optime <= 0 for i in range(numpatient))
```
在这个例子中,`quicksum`函数用于将生成器表达式转换为求和的形式。这样,你就可以将整个求和结果与其他项进行相加。
请根据你的具体问题进行适当的修改,并确保在约束条件中使用正确的求和函数。
相关问题
这个代码def sp1(pi,perovertimecost,normal_mean,numpatient,patient_sequence): s1 = gp.Model("sp1") m=5 # 定义变量 bnewplan1 = [] for q in range(m): bnewplan1.append([]) for i in range(numpatient): bnewplan1[q].append(s1.addVar(vtype='B', name='bnewplan1')) s1._x = bnewplan1 #设置约束条件 s1.setObjective(np.sum(pi[i]*bnewplan1[q][i] for i in range(numpatient) for q in range(m)),GRB.MAXIMIZE) s1.addConstrs(gp.quicksum(bnewplan1[q][i]*normal_mean[i] for i in range(numpatient)) +80-optime<=0 for q in range(m)) # 定义回调函数来捕获可行解 global feasible_solutions feasible_solutions = [] def mycallback(s1, where = None): bnewplan1= s1._x if where == GRB.Callback.MIPSOL: x_sol = s1.cbGetSolution(bnewplan1) feasible_solutions.append(x_sol) # 设置回调函数 s1.optimize(mycallback) # 打印所有可行解 for sol in feasible_solutions: # m = len(feasible_solutions) print('sol',sol) return sol sol = sp1(pi,perovertimecost,normal_mean,numpatient,patient_sequence)中报错UnboundLocalError: local variable 'sol' referenced before assignment该怎么解决
在你的代码中,`sol` 是在 `for sol in feasible_solutions` 循环中进行赋值的,但是如果 `feasible_solutions` 是空的,循环将不会执行,因此 `sol` 没有被赋值就被引用了,导致报错。
为了解决这个问题,你可以在定义 `sol` 之前初始化它,并在循环结束后检查是否有可行解被找到,然后再返回 `sol`。参考下面的代码修改:
```python
def sp1(pi, perovertimecost, normal_mean, numpatient, patient_sequence):
s1 = gp.Model("sp1")
m = 5
# 定义变量
bnewplan1 = []
for q in range(m):
bnewplan1.append([])
for i in range(numpatient):
bnewplan1[q].append(s1.addVar(vtype='B', name='bnewplan1'))
s1._x = bnewplan1
# 设置约束条件
s1.setObjective(np.sum(pi[i] * bnewplan1[q][i] for i in range(numpatient) for q in range(m)), GRB.MAXIMIZE)
s1.addConstrs(gp.quicksum(bnewplan1[q][i] * normal_mean[i] for i in range(numpatient)) + 80 - optime <= 0 for q in range(m))
# 定义回调函数来捕获可行解
global feasible_solutions
feasible_solutions = []
def mycallback(s1, where=None):
bnewplan1 = s1._x
if where == GRB.Callback.MIPSOL:
x_sol = s1.cbGetSolution(bnewplan1)
feasible_solutions.append(x_sol)
# 设置回调函数
s1.optimize(mycallback)
# 检查是否有可行解被找到
if len(feasible_solutions) > 0:
sol = feasible_solutions[-1] # 最后一个可行解
print('sol', sol)
return sol
else:
print('No feasible solutions found.')
return None
sol = sp1(pi, perovertimecost, normal_mean, numpatient, patient_sequence)
```
在这个修改后的代码中,我在循环之前初始化了 `sol`,并在循环结束后检查了 `feasible_solutions` 的长度,如果大于0,则将最后一个可行解赋值给 `sol`。如果没有找到可行解,将返回 `None`。
请根据你的具体需求进行适当的修改,并确保在调用 `sp1` 函数时,至少能找到一个可行解。
def mycallback(s, where = None): global feasible_solutions # 在函数中使用全局变量 x = s._x # 获取变量x if where == GRB.Callback.MULTIOBJ: # 获取当前得到的解 x_sol = s.cbGetSolution(x) feasible_solutions.append(x_sol) # 将解添加到列表中 elif where == GRB.Callback.MIPSOL: # 当找到下一个可行解时,也将其添加到列表中 obj_bound =s.cbGet(GRB.Callback.MIPSOL_OBJBND) if obj_bound is not None and obj_bound < GRB.INFINITY: feasible_solutions.append(s.cbGetSolution(x)) #子问题1没超时 def sp1(pi,perovertimecost,normal_mean,numpatient,patient_sequence): s1 = gp.Model("sp1") m=5 bnewplan1 = s1.addVars(range(m), range(numpatient),vtype=GRB.BINARY,name='bnewplan1') s1._x = bnewplan1 #设置目标函数、约束条件 sp1obj = gp.quicksum(pi[i]*bnewplan1[q,i] for q in range(m) for i in range(numpatient)) s1.setObjective(sp1obj,GRB.MAXIMIZE) s1.addConstrs(gp.quicksum(bnewplan1[q,i]*normal_mean[i] for i in range(numpatient)) +80-optime<=0 for q in range(m)) global feasible_solutions feasible_solutions = [] # 声明全局变量 # 设置回调函数 s1.setParam(GRB.Param.SolutionLimit, 1e3) s1.params.outputFlag = 0 # 关闭输出 s1.optimize(mycallback) s1.optimize() sp_obj=s1.objval print('子问题的最优解为',sp_obj) print('feasible_solutions',feasible_solutions) return sp_obj sp_obj = sp1(pi,perovertimecost,normal_mean,numpatient,patient_sequence)这段代码为什么输出feasible_solutions是空列表 呢?
在你的代码中,`feasible_solutions` 是一个全局变量,用于存储找到的可行解。然而,它在 `mycallback` 函数中被初始化为一个空列表 `[]`,并在每次调用 `sp1` 函数时都会被重新初始化。
这意味着在每次调用 `mycallback` 函数时,`feasible_solutions` 都会被重置为空列表。因此,在 `sp1` 函数中打印 `feasible_solutions` 的时候,它会是一个空列表。
要解决这个问题,你可以将 `feasible_solutions` 的初始化移到 `sp1` 函数之外,这样它就不会被重新初始化了。以下是修改后的代码示例:
```python
def mycallback(s, where = None):
global feasible_solutions # 在函数中使用全局变量
x = s._x # 获取变量x
if where == GRB.Callback.MULTIOBJ:
# 获取当前得到的解
x_sol = s.cbGetSolution(x)
feasible_solutions.append(x_sol) # 将解添加到列表中
elif where == GRB.Callback.MIPSOL:
# 当找到下一个可行解时,也将其添加到列表中
obj_bound =s.cbGet(GRB.Callback.MIPSOL_OBJBND)
if obj_bound is not None and obj_bound < GRB.INFINITY:
feasible_solutions.append(s.cbGetSolution(x))
#子问题1没超时
def sp1(pi,perovertimecost,normal_mean,numpatient,patient_sequence):
s1 = gp.Model("sp1")
m=5
bnewplan1 = s1.addVars(range(m), range(numpatient),vtype=GRB.BINARY,name='bnewplan1')
s1._x = bnewplan1
#设置目标函数、约束条件
sp1obj = gp.quicksum(pi[i]*bnewplan1[q,i] for q in range(m) for i in range(numpatient))
s1.setObjective(sp1obj,GRB.MAXIMIZE)
s1.addConstrs(gp.quicksum(bnewplan1[q,i]*normal_mean[i] for i in range(numpatient))
+80-optime<=0 for q in range(m))
#global feasible_solutions # 移除全局变量声明
#feasible_solutions = [] # 声明全局变量
# 设置回调函数
s1.setParam(GRB.Param.SolutionLimit, 1e3)
s1.params.outputFlag = 0 # 关闭输出
s1.optimize(mycallback)
s1.optimize()
sp_obj=s1.objval
print('子问题的最优解为',sp_obj)
print('feasible_solutions',feasible_solutions)
return sp_obj
feasible_solutions = [] # 初始化全局变量
sp_obj = sp1(pi,perovertimecost,normal_mean,numpatient,patient_sequence)
```
在这个示例中,我将 `feasible_solutions` 的初始化移到 `sp1` 函数之外,并将其设置为空列表。这样,在每次调用 `sp1` 函数时,`feasible_solutions` 不会被重新初始化,并且可以正确地存储找到的可行解。
请注意,在修改后的代码中,你需要在调用 `sp1` 函数之前初始化 `feasible_solutions` 列表。这样,`feasible_solutions` 就会在整个程序中被共享,并且可以正确地存储和访问其中的解。
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