mdl.setObjective(c0*quicksum(x[0,j,k,t] for j in V0 for k in K for t in T) +c1*quicksum((dij[i,j]*x[i,j,k,t]) for i in V for j in V1 for k in K for t in T if i!=j)）mdl.addConstrs(quicksum(x[i,j,k,t] for i in V for k in K if i!=j)<=1 for j in V0 for t in T) #约束(2) mdl.addConstrs(quicksum(x[i,h,k,t] for i in V if i!=h) ==quicksum(x[h,j,k,t] for j in V1 if j!=h) for h in V0 for k in K for t in T) mdl.addConstrs(quicksum(x[i,h,k,t] for i in V if i!=h)==y[h,k,t] for h in V0 for k in K for t in T) mdl.addConstrs(quicksum(x[h,j,k,t] for j in V1 if j!=h)==y[h,k,t] for h in V0 for k in K for t in T) #约束(3) mdl.addConstrs(quicksum(x[0, j, k,t] for j in V0) == quicksum(x[i, n + 1, k,t] for i in V0) for k in K for t in T) mdl.addConstrs(quicksum(x[0, j, k,t] for j in V0) <= 1 for k in K for t in T) mdl.addConstrs(quicksum(x[i, n + 1, k,t] for i in V0) <= 1 for k in K for t in T) 其中设施我主问题的模型

根据您提供的代码，我可以看出您的 IRP 问题是一个带有多个约束条件的混合整数线性规划问题，使用 Benders 分解方法可以将其分解为一个主问题和一个副问题。主问题包含所有的整数变量和一部分约束条件，副问题包含所有的连续变量和另一部分约束条件。以下是一个简单的 Benders 分解模板，您可以根据自己的问题对其进行修改：

from gurobipy import *

# 定义主问题
master = Model("master")
x = master.addVars(..., vtype=GRB.BINARY, name="x")
y = master.addVars(..., vtype=GRB.CONTINUOUS, name="y")
master.setObjective(..., GRB.MINIMIZE)
master.addConstrs(...)
master.setParam("OutputFlag", 0)

# 定义副问题
subproblem = Model("subproblem")
z = subproblem.addVars(..., vtype=GRB.CONTINUOUS, name="z")
subproblem.setObjective(..., GRB.MINIMIZE)
subproblem.addConstrs(...)
subproblem.setParam("OutputFlag", 0)

# 定义 Benders 分解算法
while True:
    # 解决主问题
    master.optimize()

    # 解决副问题
    subproblem.setObjective(...)
    subproblem.addConstrs(...)
    subproblem.optimize()

    # 更新主问题的界限
    if subproblem.objVal > master.ObjVal + 0.01:
        master.addConstr(...)
    else:
        break

# 输出结果
print("Optimal solution:", master.objVal)
for i in range(...):
    if x[i].x > 0.5:
        print("x[{}] = {}".format(i, x[i].x))
for h in range(...):
    for k in range(...):
        for t in range(...):
            print("y[{}, {}, {}] = {}".format(h, k, t, y[h,k,t].x))

在上面的模板中，`...` 表示需要根据您的具体问题进行填充。需要注意的是，Benders 分解方法在求解 IRP 问题时可能会遇到计算时间过长、内存不足等问题，需要对问题进行合理的削减和调整。