我们的任务是如何在Gurobi中设置这个固定约束。 定义数据 首先,我们需要定义运输成本、供应量和需求量。 importgurobipyasgpfromgurobipyimportGRB# 运输成本cost={('A','C1'):4,('A','C2'):6,('A','C3'):8,('B','C1'):5,('B','C2'):8,('B','C3'):7,}# 供应量supply={'A':20,'B'...
1.1 安装Gurobi Server 进入Gurobi 官网下载Gurobi Server; 建议安装路径为 'C:\gurobi',方便后续安装使用许可; 安装后基本用不到Server,仅供API调用; 1.2 安装Gurobi-Python API 在Anaconda Prompt中输入一下命令,完成Gurobi-Python API的安装,package名称为'gurobipy'; condainstall-cgurobigurobi 没有安装license时...
Gurobi在搜寻最优解的过程中,会找到一些次优解(sub-optimal solutions),有时候用户也希望知道次优解的具体情况。因此Gurobi会将计算过程中发现的所有解记录在Solution Pool里供用户查询。Solution Pool参数如下 Solution Pool 里的解按照质量非增排序,并从零开始编号。因此查询具体解的情况(变量值和对应目标值等),需要...
在Gurobi模型中设置NonConvex参数是为了允许非凸优化问题的求解。非凸优化问题是指目标函数或约束条件中存在非线性项的优化问题。Gurobi是一种强大的数学规划求解器,可以用于解决各种优化问题,包括非凸优化问题。 要在Gurobi模型中设置NonConvex参数,可以按照以下步骤进行操作: 导入Gurobi库:在代码中导入Gurobi库,以便使用...
高性能:Gurobi 是一个高性能的优化求解器,能够在短时间内求解复杂的优化问题。 易用性:Gurobi 的 Python 接口使得在 Python 环境中使用 Gurobi 变得非常方便,开发者可以利用 Python 的强大功能进行数据处理和模型构建。 灵活性:Gurobi 支持多种类型的优化问题,并且提供了丰富的参数设置选项,能够满足不同问题的需求。
如下图,为了缩短计算时间,本次实验使用的数据规模较小,但是符合Li & Lim's benchmark的格式规范。(为了模型需要,虚拟增加了一个供车辆返回的depot,该depot只是序号不一样) 3 源代码 # -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Wed Jul 1 12:24:37 2020@author: AtticusYuan"""fromgurobipyimport*importnu...
Gurobi求解器在解决MIP模型时提供了多种cutting plane的选择策略,这些策略可以先通过 Cuts 参数进行粗略地控制,再进一步地使用一组Cuts参数(例如 FlowCoverCuts 、 MIRCuts 等)进行更细致地调整。每个Cut参数都可以设置为 Aggressive (2)、Conservative (1)、Automatic (-1)或者None (0)四种类型。
print('Error code ' + str(e.errno) + ": " + str(e)) ``` 在这个例子中,我们定义了一个简单的线性规划问题,并使用了Benders分解来求解它。注意,你需要根据自己的问题调整目标函数和约束条件。还要注意,你需要设置`NonConvex`参数为2,以告诉Gurobi你的问题不是凸的,这样它才会使用Benders分解。©...
model.addConstr(custom_constraint, x, y) ``` 通过Python,我们可以方便地将这些限制条件添加到 Gurobi Optimizer 中。此外,Python 还可以用于处理优化问题的其他方面,如模型构建、参数设置和结果解析等。这使得 Python 成为处理优化问题的强大工具。 总之,Gurobi Optimizer 提供了丰富的限制条件以解决各种优化问题。...
Gurobi Python 接口：矩阵-友好的建模技术 Gurobi 9.0 在 Gurobi Python 接口（“gurobipy”）中包含一...