基本环境: CMake: 3.18.4 VS2019:16.8.3 (注意工作负载应包含使用C++的桌面开发) 使用资源: jrtplib jthread 编译: 使用管理员身份运行CMake 3.18.4(gui) 解压jrtplib与jthread,并在同级目录下面新建build文件夹。我们现在首先编译jthread,CMake配置如下 单击Configure, 选...使用...
Python调用Gurobi的完整代码 本部分展示Python调用Gurobi求解数独问题的数学规划问题的两种代码:基本建模方式和使用 MVar 进行建模。 Gurobi:基本建模方式 print(f"===solve sudoku with method of integer linear programming===") sol = np.zeros((9, 9), dtype=np.int32) start = time.time() m = gp.Mod...
ENpackage main import ( "syscall" ) func abort(funcname string, err string) { pani...
当在CMAKE项目中使用GUROBI库时,有可能会遇到"CMAKE找不到GUROBI外部库"的问题。这通常是由于以下几个原因导致的: GUROBI库未正确安装:确保已经正确安装了GUROBI库,并且库文件所在的路径被添加到系统的环境变量中。如果没有安装,可以从GUROBI官方网站下载并按照安装指南进行安装。 CMAKE无法找到GUROBI库的位置:确保在...
一、Gurobi 的安装 要使用 Gurobi,首先需要安装 Gurobi Optimizer。可以从 Gurobi 的官方网站下载并安装适合你操作系统的版本。安装完成后,你需要获得一个许可(license),通常可以使用 Gurobi 的学术许可证,这对学生和研究人员是免费的。 安装Gurobi 之后,使用以下命令安装 Gurobi 的 Python 接口(gurobipy): ...
2. 通过将 \mathbf{SP_2} 的inner level的部分取对偶,将 \mathbf{SP_2} 变成一阶段的bilinear的二次规划模型,然后使用Gurobi,COPT等求解器来求解; 3. 使用Karush-Kuhn-Tucker(KKT)条件将inner level的模型做等价转化,然后直接变为single leve的MIP进行求解。 本文着重介绍基于KKT条件的解法。这里一定注意:KKT条...
通过将的inner level的部分取对偶,将变成一阶段的bilinear的二次规划模型,然后使用Gurobi,COPT等求解器来求解; 使用Karush-Kuhn-Tucker(KKT)条件将inner level的模型做等价转化,然后直接变为single leve的MIP进行求解。 本文着重介绍基于KKT条件的解法。这里一定注意:KKT条件应用的前提是强对偶成立。
1.通过对偶变换将双层优化问题转为单层优化问题,再进行求解,可以使用智能优化算法、等价线性化、二次规划求解器(例如gurobi)等方式进行求解; 2.采用智能优化算法进行求解(可参考博客双层优化入门(3)—基于智能优化算法的求解方法); 3.采用KKT条件进行求解(可参考博客双层优化基本原理与求解方法、基于yalmip的双层优化求...
背包问题可以用动态规划的思想来解决,但使用 Gurobi 这种优化工具,我们可以利用它强大的求解器通过数学模型进行求解。基本思路是: 定义变量:为每个物品定义一个二进制变量,表示它是否被放入背包。 设置目标:最大化背包中物品的总价值。 添加约束:背包内物品的总重不能超过背包的容量。
l 线性/整数规划求解器：如果问题是线性的或可以适当线性化，可以使用如CPLEX、Gurobi等商业求解器。l 启发式方法：对于规模较大或非线性的复杂问题，可以使用遗传算法、模拟退火、粒子群优化等方法。步骤4: 实现和求解 编写代码：使用Python、MATLAB或其他编程语言根据选择的算法实现模型。运行求解程序：输入...