Мой вопрос касается кода проблемы планирования проекта с ограничением ресурсов в cplex. Я пытаюсь применить к нему приоритетное прерывание

Во-первых, вы должны добавить некоторые ограничения, которые говорят, что каждая задача, представленная интервалом itvs [t], охватывает набор отдельных действий a [‹t, i›], что-то вроде: span (itvs [t], all (i in 1. .t.pt) a [‹t, i›])

А затем предположим, что отдельные действия данной задачи t образуют цепочку с такими ограничениями, как: endBeforeStart (a [‹t, i-1›], [‹t, i›])

Но обратите внимание, что для этой превентивной версии проблемы вы потеряете один из основных интересов CP Optimizer, который заключается в том, что он избегает перечисления времени. Здесь, если задачи полностью вытеснены, вы должны разделить каждую задачу длительностью D на отдельные действия D. Если вы знаете, что у вас есть некоторые ограничения на приоритетное выполнение задач (например, что каждое отдельное действие имеет минимальную продолжительность, превышающую единицу времени), это можно использовать в модели для создания меньшего количества под-действий.

Я думаю, что в вашей модели отсутствует важное ограничение, которое гласит, что сумма длительностей различных частей задачи равна времени обработки задачи. Что-то вроде:

forall (t in Tasks) {
  sum(p in sub_activities: p.task==t) lengthOf(a[p]) == t.pt;
}

Кроме того, учитывая, что целочисленное деление округляет результат в меньшую сторону, вы можете пропустить некоторые вспомогательные действия, поэтому я бы предпочел использовать что-то вроде:

{sub_task} sub_activities = {<t,i > | t in Tasks, i in 1..1+(t.pt div t.smin )}; 

Кроме того, размер охватывающих задач не может быть t.pt, но он будет больше, если приоритетное прерывание разрешено, поэтому он должен быть примерно таким:

dvar interval itvs[t in Tasks] size t.pt..H; // H being a large number

Наконец (но это только для того, чтобы немного ускорить разрешение), вы можете переформулировать выражение makepan в цели, используя интервалы, охватывающие задачи, а не части (это будет включать меньше переменных):

minimize max(t in Tasks) endOf(itvs[t]);

Кроме того, если у вас есть максимальная продолжительность для частей, вам необходимо предотвратить, чтобы две последовательные части были смежными (в противном случае, я полагаю, это будет считаться одной и той же частью), поэтому цепочка интервальных переменных для частей должна иметь минимальную задержку из 1:

forall(p in sub_activities){ 
  forall(s in sub_activities: s.task==p.task && s.p_no==p.p_no+1){ 
    endBeforeStart(a[p],a[s],1); 
    presenceOf(a[s])=> presenceOf(a[p]); 
  }
}