m=Model()x=m.addVars(3,4, vtype=GRB.BINARY, name="x")m.addConstrs((x.sum(i,'*')<=1 for i in range(3)), name="con")m.update()m.write("test.lp") 产生如下约束 x[0,0] + x[0,1] +x[0,2] +x[0,3] <=1 ...
为了与Gurobi API完全兼容, 可以从问题类作为模型轻松访问模型对象。 例如, 如果你想编写背包模型的MPS文件, 则可以在Gurobi中编写m.write(‘knapsack.mps’)之类的东西。使用HorusLP-Gurobi时, 你只需: # import the problem as usual from horuslp_gurobi.core.Variables import BinaryVariable from horuslp_gurob...
importnumpyasnpif__name__ =="__main__": m = grb.Model("LP") m.setParam('OutputFlag',1) x = m.addMVar(2, lb=0, ub=grb.GRB.INFINITY) c = np.array([[3,5]]) A = np.array([[1,0], [0,2], [3,2]]) b = np.array([4,12,18]) m.addConstr(A @ x <= b) m....
m.computeIIS() m.write("model1.ilp") 从上面的代码容易看到第一条约束x0+x1>=1.2和第二条约束x0+x1<=1.1是互相矛盾的,因此该模型不存在可行解。所以当我们求解这个模型的时候,gurobi会报出 infeasible model 的错误信息,此时我们可以调用computeIIS()即可得到哪些约束是互相矛盾的,即去掉这些矛盾约束剩下的约...
writeprob Save the problem instance The GAMS/Gurobi Options File The GAMS/Gurobi options file consists of one option or comment per line. An asterisk (*) at the beginning of a line causes the entire line to be ignored. Otherwise, the line will be interpreted as an option name and value...
m=Model('modelname') buy=m.addVars(food,name="buy") m.setObjective(buy.prod(cost),GRB.MINIMIZE) m.addConstrs( (quicksum(nutritionvalue[f,c]*buy[f]forfinfood)== [minNut[c],maxNut[c]]forcinnutrition),"_") m.write("diet.lp")#写入lp文件m.optimize() ...
m.optimize() 保存当前解作为热启动解: 代码语言:javascript 复制 m.write("warm_start.mst") 修改模型(例如,改变目标函数的系数): 代码语言:javascript 复制 m.setObjective(2 * x + y, GRB.MAXIMIZE) 使用热启动解解决修改后的模型: 代码语言:javascript 复制 m.read("warm_start.mst") m.optimize() ...
m.optimize() 保存当前解作为热启动解: 代码语言:javascript 复制 m.write("warm_start.mst") 修改模型(例如,改变目标函数的系数): 代码语言:javascript 复制 m.setObjective(2*x+y,GRB.MAXIMIZE) 使用热启动解解决修改后的模型: 代码语言:javascript ...
# m.write("StuffScheduling.lp")m.optimize()forvinm.getVars():# if v.x != 0:print(v.varName, v.x) 好文要顶关注我收藏该文微信分享 KevinScott0582 粉丝-3关注 -5 +加关注 0 0 升级成为会员 «pandas笔记(五)-- 部门工资最高的员工(数据表的合并与分组)...
model.write("vrp.lp") 再用NotePad++ 等软件打开查看,该模型文件共有 3960行,共 1796 个约束: 10 实验0:不人为添加任何参数,直接求解 我们首先不添加任何参数,直接让 Gurobi 按照所有默认的参数取值进行求解: model = read("VRPTW_r102_20_5.mps") model.optimize() 运行日志如下: Read MPS format...