Вот пример:
>>> import cplex
>>> c = cplex.Cplex()
>>> c.variables.add(names = ["x1", "x2", "x3"])
>>> c.linear_constraints.add(lin_expr = [cplex.SparsePair(ind = ["x1", "x3"], val = [1.0, -1.0]),
cplex.SparsePair(ind = ["x1", "x2"], val = [1.0, 1.0]),
cplex.SparsePair(ind = ["x1", "x2", "x3"], val = [-1.0] * 3),
cplex.SparsePair(ind = ["x2", "x3"], val = [10.0, -2.0])],
senses = ["E", "L", "G", "R"],
rhs = [0.0, 1.0, -1.0, 2.0],
range_values = [0.0, 0.0, 0.0, -10.0],
names = ["c0", "c1", "c2", "c3"],)
>>> c.linear_constraints.get_rhs()
[0.0, 1.0, -1.0, 2.0]
, где range_values список поплавков, указав разницу между стороной левой и правой стороной каждого линейного ограничения. Если range_values [i]> 0 (ноль), то ограничение i определяется как rhs [i] < = rhs [i] + range_values [i]. Если range_values [i] < 0 (ноль), то ограничение i определяется как rhs [i] + range_value [i] < = a * x < = rhs [i]. Я бы предложил оставить его по умолчанию (пустое).
Чтобы определить сумму просто указать все переменные и вектор из единиц, например,
NumCols = 10
vars = [ 'x'+str(n) for n in xrange(1,NumCols+1) ]
coef = [1]*NumCols
cpx.linear_constraints.add(
lin_expr= [cplex.SparsePair(ind = vars, val = coef)] ,
senses=["L"],
rhs=[constantValue])
Я рекомендовал бы, чтобы вы посмотрите на примеры, которые поставляются вместе с CPLEX (например, lpex1.py, и т.д.). – rkersh