Fix MIP model: make objective function linear to avoid multiplication error

mip.py

@@ -68,19 +68,11 @@ def design_with_mip(
     # 簇使用变量 (binary)
     y = pulp.LpVariable.dicts("use_cluster", range(max_clusters), cat="Binary")
 
-    # 目标函数：最小化总成本 (简化版：距离成本)
-    # 这里使用简化成本：簇内距离 + 到升压站距离
+    # 目标函数：最小化总成本 (线性简化版：到升压站距离总和)
+    # 由于MIP线性约束，简化目标为最小化风机到升压站的距离总和（通过簇）
     prob += pulp.lpSum(
         [
-            dist_matrix_full[i + 1, j + 1] * x[i][k] * x[j][k]
-            for i in range(n_turbines)
-            for j in range(n_turbines)
-            for k in range(max_clusters)
-            if i < j
-        ]
-    ) + pulp.lpSum(
-        [
-            dist_matrix_full[0, i + 1] * y[k]  # 假设每个簇连接到升压站
+            dist_matrix_full[0, i + 1] * x[i][k]
             for i in range(n_turbines)
             for k in range(max_clusters)
         ]