首先需要一个0-1整数规划模型: 1.导入gurobi包: import gurobipy as grb 2.建立模型: model = grb.Model() 3.定义变量(0-1变量): x1 = model.addVar(vtype = grb.GRB.BINARY,name = "x1") x2 = model.addVar(vtype = grb.GRB.BINARY,name = "x2") x3 = model.addVar(vtype = grb.GRB.B...
设x1和x2为两个0-1决策变量,若在数学规划模型的目标函数或者约束条件中出现二者相乘的项,即x1x2,该如何将其线性化? 实际上,x1x2等价于对两个0-1变量x1和x2做逻辑与运算。根据2.2.2节的介绍,x1x2的线性化方案如下: 其中,y表示x1x2的取值。上述约束可以保证下面的几种情形均成立: ·若x1=0,x2=0,则...
\sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1}^3x_{ijk}=3\quad\forall k \in K\\\tag{14} ⑤ 获奖情况指标变量约束 \begin{array}{l} p_{k0}\cdot g_0\le \displaystyle\sum_{i=1}^n\sum_{j=1}^3 x_{ijk}\cdot\hat{c}_{ij}\quad\forall k\in K\\ p_{k1}\cdot g_1\le \displaystyle\sum...
问题一：对于0-1决策变量相乘的情况，可以引入0-1变量和一个大整数M进行线性化处理。例如，将非线性表达式转化为线性表达式，具体实现可以通过引入的辅助变量和大整数M来实现。问题二：对于0-1变量与连续变量相乘的情况，可以采用引入两个辅助变量的方法进行线性化处理。例如，将非线性表达式转化为线性表达...
Gurobi Indicator Function Constraint是一种用于表达变量之间的逻辑关系的约束条件,通常用于线性规划问题。该约束条件用于表示一个0-1变量$z$与另一些变量$x$之间的关系,例如:$x=0\Rightarrow z=0$,$x>0\Rightarrow z=1$等。 Gurobi Indicator Function Constraint的使用场景如下: - 当大$M$值没有比模型中的...
Gurobi是一个优化求解器,它支持多种编程语言,包括Python。下面是一个简单的Python代码示例,使用Gurobi求解一个线性规划问题: ```python from gurobipy import 创建模型 m = Model("lp_example") 定义变量 x = (0, 1, 10) x是一个0-1变量,取值范围在0和1之间,目标是在满足约束条件下最大化其值,初始值为...
问GurobiPy；在回调例程中将continuous [0,1]变量更改为二进制EN在 Windows 操作系统中可以通过 PsSet...
1、定义:数学规划中的变量(部分或全部)限制为整数时,称为整数规划。 2、分类: (1)变量全限制为整数时,称纯(完全)整数规划。 (2)变量部分限制为整数时,称混合整数规划。 3、特点: (1)整数规划无可行解(在原线性规划最优解是实数解)。 (2)整数规划最优解不能由实数最优解简单取整得到。
vtype = GRB.CONTINUOUS #变量的类型,默认为连续型,可改为 GRB.BINARY 0-1变量,GRB.INTEGER 整型 name = "" #变量名,默认为空 x1 = MODEL.addVar(lb=0, ub=1, name="x1") (2) 多个变量 x = MODEL.addVars(*indexes, lb=0, ub=gurobipy.GRB.INFINITY, vtype=gurobipy.GRB.CONTINUOUS, name=...
`GRB.BINARY`:二进制变量,变量只能取值0或1。常用于表示决策问题,例如是否选择执行某个项目(0表示不执行,1表示执行)。 2. `lb`:变量的下限(lower bound)。 默认值为 `0.0`。例如在一个成本最小化模型中,生产某种产品的数量不能为负数,下限就可以设为0。如果变量没有下限限制,可以设为 `-GRB.INFINITY`。