println("objective value = ", getobjectivevalue(m)) print(m)
model.setObjective(3 * x + 4 * y, GRB.MAXIMIZE) 现在,我们需要求解这个线性规划问题,并获取变量的最优值。在Gurobi中,可以使用`optimize()`函数求解模型,并使用`getvalue()`函数获取变量的最优值。 python model.optimize() #获取变量最优值 x_opt = getvalue(x) y_opt = getvalue(y) print("Opti...
setObjective(x.prod(c), gurobipy.GRB.MINIMIZE) # 创建约束条件 MODEL.addConstrs(x.prod(p[i]) >= r[i] for i in range(3)) # 执行线性规划模型 MODEL.optimize() print("Obj:", MODEL.objVal) for v in MODEL.getVars(): print(f"{v.varName}:{round(v.x,3)}") 4.2 利用整数线性...
model.solution.get_status()) print("Cost : {0:.2f}".format( model.solution.get_objective_value())) print() print("Solution values:") for i in range(nbSupply): print(" {0}: ".format(i), end='') for j in range(nbDemand): print("{0:.2f}\t".format( model.solution.get_val...
getObjective(index=None)# Retrieve the model objective(s). Call this with no argument to retrieve the primary objective, or with an integer argument to retrieve the corresponding alternative objective. Parameters: index –(int, optional) The index for the requested alternative objective. Returns: ...
.minimize(x + 4 * y) # 定义约束条件 mdl.add_constraint(x + 2 * y >= 2, 'c0') mdl.add_constraint(x + y <= 2, 'c1') # 求解 solution = mdl.solve() # 打印结果 print(solution) print("x =", solution.get_objective_value()) print("y =", solution.get_var_value(y...
例如: python print("Optimal solution:") for var in model.getVars(): print(var.VarName, var.X) print("Objective value:", model.objVal) 这些是GurobiPy的基本用法,可以根据具体优化问题的需求来进一步调用GurobiPy的其他功能,如设定优化参数、添加优化过程回调函数等。详细的用法可以参考GurobiPy的文档。
class ValueObjective(ObjectiveComponent): # implement the define function and return the objective expression def define(self, camera, figurine, cider, horn): return 5 * camera + 7 * figurine + 2 * cider + 10 * horn 最后, 我们可以定义问题。
在这个例子中,我们通过getVarByName()函数来获取变量x和y的最优解,并且通过get()函数来获取目标函数的最优值。 第八步是进行结果分析或应用。 ``` disp(['Optimal solution: x = ', num2str(xOpt), ', y = ', num2str(yOpt)]); disp(['Optimal objective value: ', num2str(objValue)]); ``` ...
for v in model.getVars():print('%s:%g' % (v.varName,v.x)) print("Objective value: %g"% model.objVal) else:print("No optimal solution found.") ``` 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. ...