案例一:线性优化问题 首先让我们从线性优化问题开始。假设我们有以下目标函数和约束条件: 最大化: f(x, y) = 3x + 4y 我们可以使用Python和Gurobi如下: from gurobipy import *try:# 创建新的模型m = Model("unconstrained")# 创建变量x = m.addVar(name="x")y = m.addVar(name="y")# 设置目标函数...
fromgurobipyimport*try:# Create a new modelm=Model("Linear Programming")# Create variablesx=m.addVar(vtype=GRB.CONTINUOUS,name="x")y=m.addVar(vtype=GRB.CONTINUOUS,name="y")z=m.addVar(vtype=GRB.CONTINUOUS,name="z")# Set objectivem.setObjective(3*x+5*y+4*z,GRB.MAXIMIZE)# Add con...
m.setParam(GRB.Param.LogFile, "gurobi.log") m.optimize() 运行结果如下: Gurobi 9.5.1 (linux64) logging started Tue Dec 6 17:39:51 2022 Set parameter LogFile to value "gurobi.log" Gurobi Optimizer version 9.5.1 build v9.5.1rc2 (linux64) Thread count: 4 physical cores, 8 logical pro...
Set parameter LogFile to value"gurobi.log"Gurobi Optimizer version 9.5.1 build v9.5.1rc2 (linux64)Thread count: 4 physical cores, 8 logical processors, using up to 8 threadsOptimize a model with 1797 rows, 1525 columns and 14416 nonzerosModel fingerprint: 0xec13157aVariable types: 110 conti...
本文将对线性规划中对偶理论、Farkas引理以及极射线进行详细阐释,并根据模型不同的解的状态Optimal, Infeasible, Unbounded,通过Python调用Gurobi实现如何获取相应的对偶变量Pi、Faskas' lemma下的对偶变量FarkasDual以及极射线UnbdRay,最后作为拓展简要讨论下对偶理论在高级算法中的应用。本文使用的环境是Python 3.8.11和Guro...
下面使用Python分别调用COPT和Gurobi来验证上述结论。由于COPT和Gurobi的实现方法基本一致,因此本章仅针对逻辑与的情形展示调用这两个求解器的完整代码,其余逻辑运算均仅展示COPT的完整代码,Gurobi的完整代码见本书配套电子资源。 Python调用COPT验证逻辑与运算建模的完整代码如下。 Python调用Gurobi验证逻辑与运算建模的完整...
案例一:线性优化问题 首先让我们从线性优化问题开始。假设我们有以下目标函数和约束条件: 最大化: f(x, y) = 3x + 4y 我们可以使用Python和Gurobi如下: from gurobipy import * try: # 创建新的模型 m = Model("unconstrained") # 创建变量 x = m.addVar(name="x") ...
QQ阅读提供数学建模与数学规划:方法、案例及编程实战(Python+COPT/Gurobi实现),1.2.7 半定规划在线阅读服务,想看数学建模与数学规划:方法、案例及编程实战(Python+COPT/Gurobi实现)最新章节,欢迎关注QQ阅读数学建模与数学规划:方法、案例及编程实战(Python+COPT/Gur
Model类的参数可通过GurobiConfig进行设置,确保优化模型的准确性。 实战应用 接下来,我将通过一个端到端的案例来展示 Gurobi 的实际运用。下面是一个完整的项目代码: importgurobipyasgp# 创建模型model=gp.Model("example")# 创建变量x=model.addVar(name="x")y=model.addVar(name="y")# 设置目标函数model.se...
1.Gurobi 简介 2.Gurobi 的限制条件 3.Python 与 Gurobi 的结合 4.实际应用案例 正文 1.Gurobi 简介 Gurobi 是一种用于求解优化问题的数学软件,特别是用于解决混合整数线性规划问题。它采用高效的算法,可以快速找到问题的最优解。Gurobi 被广泛应用于多个领域,如物流、制造业、金融等,帮助企业优化资源分配、降低成...