例如,可以使用`addVars(range(10))`来添加10个变量,或者使用`addVars(1, 2, 3, 4)`来添加4个变量。 2.参数`lb`:(可选)表示变量的下界(lower bound)。默认值为0.0,表示变量的下界为0。 3.参数`ub`:(可选)表示变量的上界(upper bound)。默认值为GRB.INFINITY,表示变量的上界为正无穷。 4.参数`obj...
是指在Gurobi数学优化库中定义一个变量,该变量只能取0或1两个值。二进制变量在数学优化问题中常用于表示决策变量的取值,例如表示某个任务是否被执行、某个资源是否被分配等。 Gurobi是一种高性能...
addVars(xobjcof.keys(), obj=xobjcof, vtype=GRB.BINARY, name='x') # 变量x_{ijk} a = model.addVars(aindex.keys(), vtype=GRB.CONTINUOUS, name='a') # 变量a_{ik} q = model.addVars(qindex.keys(), vtype=GRB.CONTINUOUS, name='q') # 变量q_{ik} w = model.addVars(win...
# 一维矩阵变量x=m.addMVar(shape=3,vtype=GRB.BINARY,name="x")# 左端项系数矩阵A=np.array([[1,2,3],[1,1,0]])# 右端项rhs=np.array([4.0,-1.0])m.addConstr(A@x<=rhs,name="c") 矩阵变量支持切片操作,使用[],:选取矩阵中特定的元素,这一点与tupledict对象(即addVars())的select()不...
8: 2, 9: 1, 10: 4} 我试图按以下方式创建变量:x = m.addVars(i, c_iu, vtype=GRB.BINARY, name="x更清楚的是,下面是我试图通过使用dicts i、c_il和c_iu获得的 {1: <<e 浏览5提问于2017-05-18得票数0 回答已采纳 1回答 MIP从Gurobi开始 ...
m.addConstr(A @ x <= rhs, name ="c") 矩阵变量支持切片操作,使用[],:选取矩阵中特定的元素,这一点与tupledict对象(即addVars())的select()不同,后者采用*表示通配符运算 矩阵变量支持求和操作,但与tupledict变量不同。矩阵变量采用切片选取元素,后直接调用sum()函数 ...
x = m.addVars(2,3)# 创建2*3的决策变量# 使用下标方式进行访问x[0,0]#<gurobi.Var C0> 筛选元素 与tuplelist相同,使用select()函数可以筛选出符合条件的key的value 像dict一样,使用[]进行访问,但不可使用通配符,也就是每次只能选出一个元素
# 创建模型model=gp.Model(modelCase)# 时间步长time_steps=combined_data.shape[0]# 创建变量storage_charge=model.addVars(time_steps,vtype=GRB.BINARY,name="storage_charge")storage_discharge=model.addVars(time_steps,vtype=GRB.BINARY,name="storage_discharge")storage_energy=model.addVars(time_steps,...
import gurobipy as gp # 创建模型和变量 model = gp.Model() x = model.addVars(3, vtype=gp.GRB.BINARY) # 添加约束 model.addConstr(x[0] + x[1] + x[2] >= 2) # 添加目标函数 model.setObjective(x[0] + x[1] + 2 * x[2], sense=gp.GRB.MAXIMIZE) # 求解模型 model.optimize(...
addTerms 拼凑表达式。具体实现跟按行建模类似。 按矩阵方式建模:通过拼凑约束系数矩阵 ,然后将决策变量转化为 MVar 的对象,最后直接使用重载运算符 @ 完成约束的添加,即如 Model.addConstr(A @ x == b) ,就可以完成建模。 本文主要来介绍第四种: