这段代码中# 创建模型对象 model = gp.Model() # 定义变量、目标函数、约束等 # 启用解集池 model.setParam(GRB.Param.PoolSearchMode, 2) # 设置解集池搜索模式为完全搜索 model.setParam(GRB.Param.PoolSolutions, 10) # 设置解集池最大存储解的数量 # 求解模型 model.optimize() # 输出最优解 print('最优解:', model.objVal) # 输出解集池中的解 for i in range(model.SolCount): model.setParam(GRB.Param.SolutionNumber, i) # 设置当前输出的解编号 print('解', i+1, ':', model.objVal)这个代码输出的值是只有该模型的最优解吗print('解', i+1, ':', model.objVal)

这段代码输出的值是解集池中的解。解集池是一种存储多个最优解的机制，可以在求解过程中找到多个最优解，并将它们存储在解集池中。

在这段代码中，我们启用了解集池，并设置了解集池的搜索模式为完全搜索，最大存储解的数量为10。然后，通过调用 `model.optimize()` 求解模型。

在求解完成后，我们可以使用循环来遍历解集池中的每个解。通过设置 `GRB.Param.SolutionNumber` 参数为当前输出的解编号，可以获取每个解的目标函数值。

因此，`print('解', i+1, ':', model.objVal)` 输出的是解集池中第 i 个解的目标函数值。

请注意，`model.objVal` 表示当前模型的最优解的目标函数值，而 `model.setParam(GRB.Param.SolutionNumber, i)` 用于设置当前输出的解编号。因此，`model.objVal` 与 `print('解', i+1, ':', model.objVal)` 输出的值是不同的。