向模型添加约束

该示例中的下一步是添加我们的两个线性约束。这是通过构建捕获约束矩阵的稀疏矩阵来完成的：

＃构建（稀疏）约束矩阵val = np.array（[1.0,2.0,3.0，-1.0，-1.0]）行= np.array（[0,0,0,1]）col = np.array（[0,1,2,0,1]）a = sp.csr_matrix（（val，（行，col）），shape =（2,3））

矩阵具有两行，一个用于每个约束，以及三列，对于我们的矩阵变量中的每个变量为一个列。这排和col阵列分别为稀疏矩阵中的5个非零值提供行和列索引。这瓦数组给出了数值。请注意，我们将大于约束乘以 <span> $ </ span> -1 <span> $ </ span> 将其转换为低于约束。

我们还在Numpy数组中捕获右侧：

＃构建RHS矢量RHS = NP.ARRAY（[4.0，-1.0]）

然后我们使用重载@操作员构建线性矩阵表达式，然后使用过载的较少或等于的操作员添加两个约束（矩阵表达式中的每一行）：

＃添加约束m.addconstr（a @ x <= rhs，name =“c”）