我们使用gurobi求解一下模型：

Gurobi是一款高效的企业级数学优化软件库，主要用于解决线性规划、整数规划、二次规划等复杂的数学优化问题。在Python中，你可以通过Gurobi Python API方便地集成Gurobi到你的模型构建中。

如果你想要使用Gurobi求解模型，通常需要以下步骤：

1. **安装Gurobi**: 首先确保已经安装了Gurobi，可以在Gurobi官网下载并按照指示安装。

2. **导入Gurobi模块**: 使用`import gurobipy as gp`引入Gurobi Python模块。

3. **创建模型**: 创建一个`Model()`实例，这是优化问题的核心容器。

4. **定义变量**: 根据问题性质，创建决策变量(`Variable()`)，指定它们的上下界。

5. **建立目标函数**: 设置线性或二次的目标函数，并设置为最小化或最大化。

6. **添加约束**: 添加限制条件，将变量的关系表达出来。

7. **优化求解**: 调用`model.optimize()`开始求解，获取最优解。

8. **检查结果**: 获取最优解的值以及变量的状态。

# 示例代码片段
from gurobipy import *

# 初始化模型
m = Model()

# 定义变量
x = m.addVar(name='x', lb=0) # 可能的线性或整数变量

# 设置目标函数
m.setObjective(x, GRB.MINIMIZE)

# 添加约束
m.addConstr(x <= 10)

# 求解
m.optimize()

# 输出结果
print('最优解:', x.X)