too many indices for array: array is 1-dimensional, but 2 were indexedが解決できません…

Question

### 最小化問題

pyomoでコスト最小化問題を計算しようとしていました。
線形の問題に対して2つの制約条件を設けて計算しようとしましたが、以下のようなエラーが出てしまいました。


### 発生している問題・エラーメッセージ

```
IndexError: too many indices for array: array is 1-dimensional, but 2 were indexed
```

### 該当のソースコード

```python
import pyomo.environ as pyo
from pyomo.opt import SolverFactory
import numpy as np

# 変数・パラメータの設定

#係数行列の次元
N = 6
M = 2

#係数ベクトル、係数行列の作成
b = np.array([24261,132454,18026,40737,27865,2732], dtype = "float")
A = np.array([[0.43860,0.29240,0.27911,1,0.27911,0],[1.34575,0.82225,-0.21513,1.18625,1.56975,-1]], dtype = "float")
B = np.array([0,0,0,0,0,1], dtype = "float")
c = np.array([510183,0], dtype = "float")
d = np.array([100000])

#決定変数の設定
x = np.zeros(shape=(N), dtype = "float")

#決定変数の初期化用関数
xx = {i:x[i] for i in range(len(x))}
def init_x(model,i):
    return xx[i]

N_index_list = list(range(N))
M_index_list = list(range(M))

#不等式制約
def const(model,j):
    tmp = sum(A[j,i]*model.x[i] for i in N_index_list)
    return tmp == c[j]

def const2(model,j):
    tmp2 = sum(B[j,i]*model.x[i]for i in N_index_list)
    return tmp2 <= d[j]

#目的関数
def func(model):
    return sum(b[i] * model.x[i] for i in N_index_list)

#モデル
model = pyo.AbstractModel("LP-sample")

#決定変数をモデルに組み込む
model.x = pyo.Var(N_index_list, domain=pyo.NonNegativeReals, initialize = init_x)

#目的関数をモデルに組み込む
model.value = pyo.Objective(rule = func, sense = pyo.minimize)

#制約をモデルに組み込む
model.const = pyo.Constraint(M_index_list, rule = const)
model.const2 = pyo.Constraint(M_index_list, rule = const2)

#ソルバーの選択とオプション
solver_name = "glpk"
opt = SolverFactory(solver_name)

instance = model.create_instance()
instance.dual = pyo.Suffix(direction=pyo.Suffix.IMPORT) #双対変数取得用に必要
results = opt.solve(instance, tee = True) #tee=Trueでログ出力
instance.load(results)
results.write()

```

### 試したこと



### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

制約条件を複数設定しましたが、これで本当にいいのかすらわかっていない状態です。
これを参考にしてプログラムは組んでいます。
https://takala.tokyo/takala_wp/2019/02/20/844/

Accepted Answer

エラーとしては、1次元の配列に、2つのインデックスが指定されているというような内容です。

どこでエラーが発生しているか書いてないですが、`const2()`の部分がおかしいです。
```python
B = np.array([0,0,0,0,0,1], dtype = "float")

def const2(model,j):
    tmp2 = sum(B[j,i]*model.x[i]for i in N_index_list)
    return tmp2 <= d[j]
```

`B`は1次元の配列ですが、`B[j, i]`と2つのインデックスが渡されています。

最小化問題

発生している問題・エラーメッセージ

該当のソースコード

試したこと

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

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