为非互斥范围添加求解器约束。

在使用求解器进行优化问题求解时，我们需要对变量之间的关系添加约束，使得求解结果满足我们所需的条件。当需要对多个范围进行约束时，为互斥范围添加约束比较简单，但是对于非互斥范围，约束条件的添加就有些麻烦了。

下面是一个简单的示例，展示了如何为非互斥范围添加求解器约束。

from ortools.linear_solver import pywraplp

# 创建求解器
solver = pywraplp.Solver.CreateSolver('SCIP')

# 定义变量
x1 = solver.IntVar(0, 10, 'x1')
x2 = solver.IntVar(0, 10, 'x2')
x3 = solver.IntVar(0, 10, 'x3')

# 定义范围
R1 = range(2, 6)
R2 = range(4, 8)
R3 = range(6, 10)

# 添加约束
for i in range(len(R1)):
    solver.Add(x1 + x2 >= R1[i])
for i in range(len(R2)):
    solver.Add(x2 + x3 >= R2[i])
for i in range(len(R3)):
    solver.Add(x1 + x3 >= R3[i])

# 目标函数
solver.Maximize(x1 + x2 + x3)

# 求解问题
status = solver.Solve()

# 输出结果
if status == pywraplp.Solver.OPTIMAL:
    print('Solution:')
    print('x1 = ', x1.solution_value())
    print('x2 = ', x2.solution_value())
    print('x3 = ', x3.solution_value())
    print('Objective value = ', solver.Objective().Value())
else:
    print('The problem does not