Python cplex约束条件

在使用Python库cplex进行数学规划时，可以通过添加约束条件来限制变量的取值范围。下面是一个简单的例子：

import cplex
problem = cplex.Cplex()

# 添加变量
x = problem.variables.add(names=['x', 'y', 'z'], lb=[0, 0, 0], ub=[1, 1, 1])

# 添加约束条件
problem.linear_constraints.add(lin_expr=[cplex.SparsePair(ind=['x', 'y', 'z'], val=[1, 1, 1])], senses='L', rhs=[2])
problem.linear_constraints.add(lin_expr=[cplex.SparsePair(ind=['x', 'y', 'z'], val=[1, -1, 0])], senses='G', rhs=[0])
problem.linear_constraints.add(lin_expr=[cplex.SparsePair(ind=['x', 'y', 'z'], val=[0, 1, -1])], senses='G', rhs=[0])

# 求解问题
problem.solve()

# 输出结果
print('Solution status:', problem.solution.get_status())
print('Objective value:', problem.solution.get_objective_value())
print('Solution:', problem.solution.get_values())

在上面的例子中，我们添加了三个变量 x、y 和 z，并且对它们的取值范围做了限制（0 ≤ x, y, z ≤ 1）。然后我们添加了三个约束条件，分别是：

- x + y + z ≤ 2
- x - y ≥ 0
- y - z ≥ 0

这些约束条件用于限制变量的取值范围，使得问题的解满足这些条件。最后，我们使用 `problem.solve()` 方法求解问题，并输出结果。

需要注意的是，在添加约束条件时，需要指定约束条件的类型（`senses`）和右侧的值（`rhs`）。约束条件的类型可以是等于（`E`）、小于等于（`L`）或大于等于（`G`），右侧的值表示约束条件的限制值。