基于Python，举一个调用Gurobi实现C&CG算法实现两阶段鲁棒优化的例子

在Python中，我们可以使用Gurobi优化库来实现两阶段鲁棒优化的整数规划模型。C&CG（Cutting and Cocompensation）算法通常用于解决这类问题的求解过程，尤其是处理含有不确定性的决策问题。

首先，需要安装Gurobi Python接口。安装完成后，你可以按照以下步骤创建一个简单的例子：

import gurobipy as gp
from gurobipy import GRB

# 初始化模型
m = gp.Model("RobustOptimization")

# 定义变量和常量
# 假设我们有未知数x和y，以及一组决策变量z
x = m.addVar(name="x", lb=0, ub=None)  # 第一阶段变量
y = m.addVar(name="y", lb=0, ub=None)  # 第二阶段变量
z = [m.addVar(name=f"z_{i}", vtype=GRB.BINARY) for i in range(len(uncertainty_set))]

# 定义第一阶段目标函数（假设只依赖x）
obj = 2*x + y
m.setObjective(obj, GRB.MINIMIZE)

# 定义第二阶段的数据不确定性集合（这里仅做示例，实际中替换为实际数据）
uncertainty_set = {(-1, -2), (-2, -3), (1, 2), (2, 3)}

# 第一阶段决策
for u in uncertainty_set:
    # 添加约束表示每个可能的不确定情况
    c1 = x + sum([u[i] * z[i] for i in range(len(u))]) >= uncertain_threshold
    m.addConstr(c1)

# 由于是两阶段，第二阶段的解不会影响第一阶段
# 第二阶段可以设置为目标函数，这里仅作为示例，实际上可以根据不确定性集计算敏感性分析
# 比如最小化最差情况下的成本
m.update()
m.optimize()

# 输出结果
print(f"First stage solution: x={x.X}, y={y.X}")
print(f"Second stage variables: {z}")