(1)有 sum 函数 from gurobipy import * 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 x[1,0] ...
MODEL.addConstr(x.sum(i, "*") <= 1) # 写法 2 MODEL.addConstrs(x.sum(i, "*") <= 1 for i in range(20)) # 写法 2 的等价写法: MODEL.addConstrs(sum(x[i, j] for j in range(8) <= 1 for i in range(20)) 创建范围约束 model.addRange(expression, min_value, max_value, n...
在Gurobi Python中,addConstr函数用于向优化模型中添加约束条件。它可以用来定义各种线性和非线性约束,以限制变量之间的关系。 sum子集是指在优化问题中,对一组变量进行求和并限制其取值范围的约束条件。通过使用addConstr函数,我们可以将这样的约束条件添加到优化模型中。 优势: 灵活性:Gurobi Python提供了丰富的函数和方...
x=model.addVars(n,vtype=GRB.BINARY,name="x")y=model.addVars(n,vtype=GRB.INTEGER,name="y")model.addConstr(sum(y[i]*w[i]foriinrange(n))<=C,name="capacity")model.addConstrs((y[i]>=x[i]foriinrange(n)),name="limit") 1. 2. 3. 4. 然后,我们可以定义目标函数: model.setObj...
Gurobi是一种优化软件,用于解决数学规划问题。在Gurobi中,一个目标函数可以有两个表达式,分别是线性表达式和二次表达式。 1. 线性表达式:线性表达式是指目标函数中只包含线性项的表达式。线性...
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 y = model.addMVar((3,4), vtype GRB.BINARY)# 3x4的0-1变量矩阵y[:,1]#选取第一列元素 与tuplelist对象的对比 tupledict变量由model.addVars()或者multidict()函数创建,通过创建时使用的indices进行访问,同时具有...
可以求解大规模线性问题，二次型目标问题，和混合整数线性和二次型问题支持多目标优化支持包括SUM, MAX, MIN, AND, OR等广义约束和逻辑约束支持并行计算和分布式计算提供了 方便轻巧 的接口，支持C++, Java, Python, .Net, Matlab, R，内存消耗少支持多种平台，包括Windows, Linux, Mac OS 2）Gurobi的性能优势 ...
基于以上模型,需要添加风光容量为决策变量,计算成本并添加到目标函数中,需要注意成本的折算。同时还要添加回报率约束: # pay back constraintmodel.addConstr(30*12*Original_cost-30*total_cost>=Total_Construction_Cost,name="sum_constraint") 部分结果如下图所示: ...
# 创建目标函数 m.setObjective(sum(x[i, j, k] * rate_ik[i][k] * all_jk[j][k] for i in I for j in J for k in K), GRB.MAXIMIZE) # 创建约束条件约束条件 # 每部电影至少放映一次 m.addConstrs(sum(x[i,j,k] for i in I for j in J) >= 1 for k in K) ...
m.addConstr(sum(x[0, i] for i in range(64)) <= 63, name='') 这种约束一般不会设置自由度最大的情况,假设只有当x[0,i]==1 for i in range(1,64)时才有解,而其余情况均无解。求解器为了尽快满足目标函数会取某些(>1) 个位置为 0,而其余位置均为1,这会因为自由度不够无法找到该轮的区分...