from pulp import * # 定义原材料和订单数据 materials = [ {"length": 5.5, "cost": 18}, {"length": 6.2, "cost": 22}, {"length": 7.8, "cost": 28} ] orders = [ {"quantity": 10, "width": 1.6, "height": 2.2, "price": 480}, {"quantity": 20, "width": 1.8, "height": 2.4, "price": 680}, {"quantity": 20, "width": 1.7, "height": 2.3, "price": 550}, {"quantity": 15, "width": 1.5, "height": 2.0, "price": 420} ] kerf = 0.005 # 锯口宽度 # 创建问题 prob = LpProblem("Window_Frame_Cutting", LpMaximize)

这段代码使用PuLP库解决了一个窗框切割优化问题。目标是最大化利润，通过合理安排原材料切割来满足订单需求。 代码分析： 1. 定义了3种原材料和4个订单 2. 创建了整数变量x、y、z分别表示： - x[i,j]：用第i种原材料切割订单j的宽度条数 - y[i,j]：用第i种原材料切割订单j的高度条数 - z[i]：使用第i种原材料的数量 3. 目标函数计算总收入减去原材料成本 4. 约束条件确保： - 每个订单的宽度和高度需求得到满足 - 每种原材料的总切割长度不超过其长度 优化建议： 1. 可以添加原材料库存限制约束 2. 考虑添加对z[i]的上限约束 3. 可以输出具体的切割方案 调试建议： 1. 检查kerf值是否合理（当前0.005可能偏小） 2. 验证订单价格单位是否与成本单位一致 3. 考虑添加非负性约束 三条额外需要注意的逻辑点： 1. 窗框通常需要4条边而非2条，当前约束可能不足 2. 原材料切割可能存在浪费，可考虑最小化废料 3. 不同原材料可能有不同的切割效率，可引入效率系数 [2025-06-17 10:44:59 | AI写代码神器 | 286点数解答]