x ={} print(Dname1) for i in factory: for j in dc_nodes: for k in sup_nodes: x[i,j,k] = m.addVar(vtype=gb.GRB.INTEGER,lb=0)怎么输出计算结果

在输出计算结果之前，您需要先定义并求解模型。通常，这涉及到设置目标函数、添加约束条件、指定求解器等步骤。以下是一个简单的例子：

import gurobipy as gb

# 创建模型对象
m = gb.Model()

# 添加变量
x = {}
for i in factory:
    for j in dc_nodes:
        for k in sup_nodes:
            x[i,j,k] = m.addVar(vtype=gb.GRB.INTEGER, lb=0)

# 添加约束条件
for j in dc_nodes:
    for k in sup_nodes:
        m.addConstr(gb.quicksum(x[i,j,k] for i in factory) <= capacity[j,k])

# 设置目标函数
obj = gb.quicksum(cost[i,j,k] * x[i,j,k] for i in factory for j in dc_nodes for k in sup_nodes)
m.setObjective(obj, gb.GRB.MINIMIZE)

# 求解模型
m.optimize()

# 输出计算结果
if m.status == gb.GRB.OPTIMAL:
    print('Optimal objective value: %.2f' % m.objVal)
    for i in factory:
        for j in dc_nodes:
            for k in sup_nodes:
                print('x[%s,%s,%s] = %d' % (i, j, k, x[i,j,k].x))
else:
    print('No feasible solution found.')

在上述代码中，`m.optimize()`会求解模型，求解完成后可以通过检查模型状态（`m.status`）来判断是否存在最优解。如果有最优解，可以通过`m.objVal`获取目标函数的最优值，通过`x[i,j,k].x`获取变量`x[i,j,k]`的取值。