pulp.lpSum(product_terms)

`pulp.lpSum()` 是 PuLP 这个 Python 库中用于线性规划的一个函数，它主要用于求解目标函数的和。在这个上下文中，`product_terms` 是一组变量、常数或者是表达式的乘积，它们通常表示线性模型中的系数和决策变量的乘积。当你调用 `lpSum()` 函数，它会将这些项加起来形成一个线性优化的目标函数值。PuLP 通常用于解决线性规划问题，`lpSum()` 的目的是为了确定如何最大化（如果带有正号）或最小化（如果带有负号）这个总和。

例如，在构建一个简单的线性规划问题时，你可能会有类似这样的表达式：

model = pulp.LpProblem("Example Problem", pulp.LpMaximize)
x1 = pulp.LpVariable("x1", lowBound=0)
x2 = pulp.LpVariable("x2", lowBound=0)

# product_terms 可能是 [3*x1 + 4*x2] 或 [-5*x1 + 6*x2]
objective_function = pulp.lpSum(3 * x1 + 4 * x2)

model += objective_function, "Objective Function"

在这里，`objective_function` 就是通过 `lpSum()` 计算出来的，`model.maximize(objective_function)` 表示求解这个目标函数的最大值。