我写了一个优化模型，它有3个二进制决策变量，它们都是矩阵形式(X[p，s]，Y[a，s]和Z[a，p](。a=关联，p=过程，s=站点。
我在为Z变量编码约束时遇到了一个问题。Z是一个决策变量=1，如果关联分配了流程；=否则为0。
我想写一个约束，确保没有一个关联被分配超过他们所能处理的处理时间。我曾尝试过这样写：@约束(m，associate_takt[a在a中，p在p]，sum(Z[a，p]*Pt[p]对于p在p中(<=takt_lim(
这应该是将Z行中的每个值乘以存储在向量Pt中的相应时间；takt_ lim"；(处理时间限制(。我想对矩阵Z中的所有行(关联(执行此操作。
我尝试将约束更新为：@约束(m，associate_takt[a在a中，p]在p中(，sum(值.(Z[a，p](*Pt[p]对于p在p(<=takt_lim(但是由于Z变量还没有被优化，这产生了一个误差：；OptimizeNotCalled((">
这不只是：吗
@constraint(
m,
associate_takt[a in A],
sum(Z[a, p]*Pt[p] for p in P) <= takt_lim,
)
我不明白为什么您需要在约束的所有p in P上循环。