model3.set(GRB.IntParam.Threads,1); // Start optimization model1.optimizeasync(); model2.optimizeasync(); model3.optimizeasync(); // Check optimization status while(true){ intcompleted =0; intstatus1 = model1.get(GRB.IntAttr.Status); if(status1 != GRB.Status.INPROGRESS) { System.out...
status = gurobi::optimize(model) /// 获取优化结果 result = gurobi::getResult(model) obj = gurobi::getObjective(model) 4.2覆盖率测试 在首次开发完成后,最好能达到60%的覆盖率。后续可随项目使用及质量需求逐步提高。 可以使用gcov等工具检查代码覆盖率。
Model() # 创建变量 x1 = MODEL.addVar(vtype=gurobipy.GRB.INTEGER, name='x1') x2 = MODEL.addVar(ub=3, vtype=gurobipy.GRB.INTEGER, name='x2') x1_ = MODEL.addVars(range(1, 3), vtype=gurobipy.GRB.INTEGER, name='x1_') x2_ = MODEL.addVars(range(1, 6), vtype=gurobipy....
例如我们希望了解满足 Gap = 0.1 条件下返回的所有可行解时,可以进行如下操作: model.Params.PoolGap =0.1 model.optimize()foriinrange(model.SolCount): model.Params.SolutionNumber = i print("Obj_{} = {}".format(i+1, model.PoolObjVal)) 这样我们就可以获得这6个可行解的目标函数值。 满足Gap =...
在上述代码中,我们使用model.status属性来检查是否找到最优解。如果找到了最优解,可以通过x.x、y.x和z.x来获取最优解的变量值。如果未找到可行的解决方案,则输出相应的提示信息。 这样,你就可以在达到时间限制时获得可行的解决方案了。 Markdown 格式示例 ...
3. 使用Gurobi进行多目标优化的基本步骤 使用Gurobi进行多目标优化的基本步骤如下: 创建模型:使用 Gurobi 的 Model 类创建一个优化模型。 定义变量:在模型中定义需要优化的变量。 设置目标函数:使用 setObjectiveN 方法设置多个目标函数,并指定每个目标函数的优先级和权重。 添加约束条件:使用 addConstr 方法添加必要的...
model.setObjective(x[0]**2 + x[1]**2, GRB.MINIMIZE) ``` 然后,我们可以使用Gurobi的求解器来求解优化问题,并获取结果: ```python # 求解优化问题 model.optimize() # 输出结果 if model.status == GRB.OPTIMAL: print("Optimal solution found:") ...
# 输出结果ifmodel.status==2:# 2 表示找到最优解result=model.getVars()forvarinresult:print(f'{var.varName}:{var.x}') 1. 2. 3. 4. 5. 状态图和序列图 在开发过程中,状态图和序列图能帮助我们更清晰地理解系统的工作流程。 状态图
3. Gurobi源码 import math import csv import copy import xlsxwriter import matplotlib.pyplot as plt from gurobipy import quicksum,Model,GRB # 读取文件 def read_csv_file(demand_file,depot_file): """ :param demand_file: 需求文件 :param depot_file: 车场文件 ...
3. 4. 5. 6. 7. 8. 然后,我们可以使用Gurobi的求解器来求解优化问题,并获取结果: ```python # 求解优化问题 model.optimize() # 输出结果 if model.status == GRB.OPTIMAL:print("Optimal solution found:") for v in model.getVars():print('%s:%g' % (v.varName,v.x)) ...