from pyomo.environ import * import numpy as np import pandas as pd # 参数 filename1 = 'D:\shumo\国赛\算法\python代码实现\训练2\output3.xlsx' sheet_name1 = 'Sheet1' data1 = pd.read_excel(filename1, sheet_name=sheet_name1, header=None) num_rows1, num_cols1 = data1.shape filename2 = 'D:\shumo\国赛\算法\python代码实现\训练2\output5.xlsx' sheet_name2 = 'Sheet1' data2 = pd.read_excel(filename2, sheet_name=sheet_name2, header=None) print(data2.values[1, 0]) model = ConcreteModel() model.I = RangeSet(0, num_rows1 - 1) print(model.I[1]) model.J = RangeSet(0, num_cols1 - 1) model.x = Var(model.I, model.J, within=Integers, bounds=(0, 1)) model.c = Param(model.I, model.J, initialize=data1.values) model.ND = Param(model.J, initialize=data2.values) def obj_rule(model): return summation(model.c, model.x) # 定义目标函数 (5.1) def constrs_rule1(model, i): return sum([model.x[i, j] for j in model.J]) == 3 # 定义约束 (5.3) def constrs_rule2(model, j): return sum([model.x[i, j] for i in model.I]) == model.ND[j, 0] # 定义约束 式(5.2) model.obj = Objective(rule=obj_rule, sense=minimize) model.constrs1 = Constraint(model.I, rule=constrs_rule1) model.constrs2 = Constraint(model.J, rule=constrs_rule2) opt = SolverFactory('gurobi') # 指定求解器 solution = opt.solve(model) # 调用求解器求解 solution.write() # 输出结果 x_opt = np.array([value(model.x[i, j]) for i in model.I for j in model.J]).reshape((len(model.I), len(model.J))) # 提取最优解 obj_values = value(model.obj) # 提取最优目标函数值 print("optimum point: \n {} ".format(x_opt)) print("optimal objective: {}".format(obj_values))
时间: 2024-04-11 16:29:51 浏览: 14
这段代码看起来是使用 pyomo 库来建立一个优化模型,并使用 Gurobi 求解器求解该模型。在代码中,你导入了一些必要的库,并通过读取 Excel 文件来初始化模型的参数。
然后,你定义了一个具体模型 `model`,其中包括了索引集合 `model.I` 和 `model.J`,以及变量 `model.x` 和参数 `model.c`、`model.ND`。接着,你定义了目标函数 `obj_rule` 和约束条件 `constrs_rule1`、`constrs_rule2`。
在设置完模型后,你使用 Gurobi 求解器进行求解,并将结果保存在 `solution` 对象中。然后,你提取最优解,并打印出最优解和最优目标函数值。
请确保你已经安装了 pyomo 和 Gurobi,并且正确配置了 Gurobi 求解器。如果你遇到了任何问题或错误,请提供详细的错误信息,以便我能够更好地帮助你。
相关问题
我要做pytorch深度学习算法,还需要用paddle库,还需要用numpy pandas import imageio as iio from PIL import Image import oss2 from oss2 import SizedFileAdapter, determine_part_size from oss2.models import PartInfo from itertools import islice import crcmod._crcfunext import numpy as np from sqlalchemy import create_engine import pymysql import pandas as pd import json from collections import Counter import math import random import datetime import paddlex as pdx import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '1' import cv2 from oss_video_03_test import * import time import yaml import glob import json from pathlib import Path from functools import reduce import pandas as pd import cv2 import numpy as np import pandas as pd from predict_shu import * import math import paddle from paddle.inference import Config from paddle.inference import create_predictor import sys 我的python是3.7 请为 定制如何安装
您可以使用以下步骤来安装 PyTorch, PaddlePaddle, numpy, pandas, imageio, PIL, oss2, sqlalchemy, pymysql, cv2, 和 paddle:
1. 安装 PyTorch:
```
pip install torch torchvision torchaudio
```
2. 安装 PaddlePaddle:
```
pip install paddlepaddle
```
3. 安装 numpy:
```
pip install numpy
```
4. 安装 pandas:
```
pip install pandas
```
5. 安装 imageio:
```
pip install imageio
```
6. 安装 PIL:
```
pip install Pillow
```
7. 安装 oss2:
```
pip install oss2
```
8. 安装 sqlalchemy:
```
pip install sqlalchemy
```
9. 安装 pymysql:
```
pip install pymysql
```
10. 安装 cv2:
```
pip install opencv-python
```
11. 安装 paddle:
```
pip install paddlepaddle
```
上述步骤中的所有库都可以使用 pip 直接安装,如果您在安装过程中遇到问题,可以参考各个库的官方文档或者在 Stack Overflow 上寻求帮助。
import cv2 import os import numpy as np from numpy.linalg import norm import tensorflow as tf import json import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICE"] = "-1"
这段代码主要是导入了一些必要的库,包括cv2、os、numpy和tensorflow等,还有一些设置,如禁用tensorflow 2.0行为,设置使用CPU而非GPU等。其中,cv2是OpenCV的Python接口,用于图像处理;numpy是Python的一个数学库,用于处理多维数组;tensorflow是Google开发的一个机器学习框架,用于构建和训练各种深度学习模型。这段代码中还涉及到一些路径和文件读取的操作,具体实现需要看完整代码。