pyhton调用docplex求解器怎么将求解结果导出来

您可以使用Docplex的get_values()函数来获取解决方案的变量值，并将其保存在一个结果集合中。例如，使用以下代码将变量x的值存储在结果集合result中：

from docplex.mp.solution import SolveSolution
result = []
solution = model.solve()
if solution:
    for v in model.iter_integer_vars():
        result.append(solution.get_vale(v))

这将解决方案中的所有整数变量的值存储在result列表中。您可以将此信息保存在文件中或进行其他处理。

注意：这是基于Docplex的主要语言Python的实现。如果您使用的是不同的编程语言或不同的求解器，则有可能需要使用不同的语法或API来执行此操作。

相关问题

pyhton调用cplex求解器怎么将求解结果导出来

您可以使用cplex的solution.get_values()方法将求解结果导出来。具体步骤如下：

1. 创建一个cplex求解器对象，设置好变量和约束条件。

2. 调用求解器对象的solve()方法进行求解。

3. 使用solution.get_values()方法获取每个变量的解，将结果存储在一个数组中。

4. 将数组中的结果导出到文件或者进行其他操作。

以下是一个示例代码：

import cplex

# 创建求解器对象
problem = cplex.Cplex()

# 设置变量和约束条件
problem.variables.add(names=["x", "y", "z"])
problem.linear_constraints.add(lin_expr=[cplex.SparsePair(ind=["x", "y", "z"], val=[1, 2, 3])], senses=["L"], rhs=[10])

# 求解
problem.solve()

# 导出结果
result = []
for i in range(3):
    result.append(problem.solution.get_values(i))
print(result)

在上述代码中，我们创建了一个包含三个变量和一个约束条件的求解器对象，使用solve()方法对其进行求解。然后，我们使用solution.get_values()方法获取每个变量的解，并将其存储在result数组中。最后，我们打印出结果。

使用python调用gurobi求解器

在Python中调用Gurobi优化求解器通常需要安装`gurobipy`库，它是Gurobi官方提供的Python接口。以下是基本步骤：

1. **安装Gurobi**:
首先，你需要从Gurobi官网下载并安装Gurobi，它会提供一个适用于Python的Python包。

2. **安装gurobipy**:
使用pip安装gurobipy：

   pip install gurobipy

3. **设置环境变量**:
将Gurobi的安装路径添加到系统PATH，以便Python能识别Gurobi命令。

4. **导入gurobipy**:
导入gurobipy模块，并创建一个模型实例：

   from gurobipy import Model

   m = Model('example')  # 创建一个名为"example"的新模型

5. **定义变量、约束和目标函数**:
使用`m.addVar()`添加决策变量，`m.addConstr()`添加线性约束，`m.setObjective()`设置目标函数等。

6. **解决模型**:

   m.optimize()  # 运行求解器，得到最优解
   best_solution = m.getAttr('x', m.getVars())  # 获取最优解变量值

7. **访问结果**:
可以查看最优值、决策变量值以及其他相关信息。