bnewplan1 = [] for q in range(m): bnewplan1[q] = [] for i in range(numpatient): bnewplan1[q][i] = s1.addVar(vtype='B',name = 'bnewplan1')这段代码如何修改能使bnewplan1变量表示为,它里面有q个列表元素,每个列表中有i个值

时间: 2024-04-13 15:29:51 浏览: 11
在你的代码中,你创建了一个空的列表`bnewplan1`,然后尝试给它的索引`bnewplan1[q]`赋值。但是,在创建空列表时,你不能直接给索引赋值。相反,你应该使用`append()`方法向列表中添加元素。 以下是修改后的代码示例: ```python bnewplan1 = [] for q in range(m): bnewplan1.append([]) # 向bnewplan1列表中添加一个空列表 for i in range(numpatient): bnewplan1[q].append(s1.addVar(vtype='B', name='bnewplan1')) ``` 在这个修改后的代码中,我们使用`append()`方法向`bnewplan1`列表中添加一个空列表。然后,再使用`append()`方法将变量添加到每个子列表中。 请根据你的具体问题进行适当的修改,并确保正确地创建并填充了`bnewplan1`列表。
相关问题

这个代码def sp1(pi,perovertimecost,normal_mean,numpatient,patient_sequence): s1 = gp.Model("sp1") m=5 # 定义变量 bnewplan1 = [] for q in range(m): bnewplan1.append([]) for i in range(numpatient): bnewplan1[q].append(s1.addVar(vtype='B', name='bnewplan1')) s1._x = bnewplan1 #设置约束条件 s1.setObjective(np.sum(pi[i]*bnewplan1[q][i] for i in range(numpatient) for q in range(m)),GRB.MAXIMIZE) s1.addConstrs(gp.quicksum(bnewplan1[q][i]*normal_mean[i] for i in range(numpatient)) +80-optime<=0 for q in range(m)) # 定义回调函数来捕获可行解 global feasible_solutions feasible_solutions = [] def mycallback(s1, where = None): bnewplan1= s1._x if where == GRB.Callback.MIPSOL: x_sol = s1.cbGetSolution(bnewplan1) feasible_solutions.append(x_sol) # 设置回调函数 s1.optimize(mycallback) # 打印所有可行解 for sol in feasible_solutions: # m = len(feasible_solutions) print('sol',sol) return sol sol = sp1(pi,perovertimecost,normal_mean,numpatient,patient_sequence)中报错UnboundLocalError: local variable 'sol' referenced before assignment该怎么解决

在你的代码中,`sol` 是在 `for sol in feasible_solutions` 循环中进行赋值的,但是如果 `feasible_solutions` 是空的,循环将不会执行,因此 `sol` 没有被赋值就被引用了,导致报错。 为了解决这个问题,你可以在定义 `sol` 之前初始化它,并在循环结束后检查是否有可行解被找到,然后再返回 `sol`。参考下面的代码修改: ```python def sp1(pi, perovertimecost, normal_mean, numpatient, patient_sequence): s1 = gp.Model("sp1") m = 5 # 定义变量 bnewplan1 = [] for q in range(m): bnewplan1.append([]) for i in range(numpatient): bnewplan1[q].append(s1.addVar(vtype='B', name='bnewplan1')) s1._x = bnewplan1 # 设置约束条件 s1.setObjective(np.sum(pi[i] * bnewplan1[q][i] for i in range(numpatient) for q in range(m)), GRB.MAXIMIZE) s1.addConstrs(gp.quicksum(bnewplan1[q][i] * normal_mean[i] for i in range(numpatient)) + 80 - optime <= 0 for q in range(m)) # 定义回调函数来捕获可行解 global feasible_solutions feasible_solutions = [] def mycallback(s1, where=None): bnewplan1 = s1._x if where == GRB.Callback.MIPSOL: x_sol = s1.cbGetSolution(bnewplan1) feasible_solutions.append(x_sol) # 设置回调函数 s1.optimize(mycallback) # 检查是否有可行解被找到 if len(feasible_solutions) > 0: sol = feasible_solutions[-1] # 最后一个可行解 print('sol', sol) return sol else: print('No feasible solutions found.') return None sol = sp1(pi, perovertimecost, normal_mean, numpatient, patient_sequence) ``` 在这个修改后的代码中,我在循环之前初始化了 `sol`,并在循环结束后检查了 `feasible_solutions` 的长度,如果大于0,则将最后一个可行解赋值给 `sol`。如果没有找到可行解,将返回 `None`。 请根据你的具体需求进行适当的修改,并确保在调用 `sp1` 函数时,至少能找到一个可行解。

代码sp1obj = gp.quicksum(pi[i]*bnewplan1[q][i] for q in range(m) for i in range(numpatient)) 报错 KeyError: 0是啥意思

在 Gurobi 的 Python 接口中,`KeyError` 错误通常表示你试图使用不存在的键来访问字典。在你的代码中,`KeyError: 0` 的意思是出现了一个键错误,而这个错误发生在尝试使用索引 `0` 来访问 `bnewplan1` 列表时。 根据你的代码,我注意到 `bnewplan1` 是一个二维列表,其中每个元素都是一个变量。因此,在创建变量 `bnewplan1` 的循环中,你需要为每个变量指定一个唯一的名称,而不是共享相同的名称。 以下是修改后的代码示例: ```python # 定义变量 bnewplan1 = [] for q in range(m): bnewplan1.append([]) for i in range(numpatient): bnewplan1[q].append(s1.addVar(vtype='B', name=f'bnewplan1_{q}_{i}')) ``` 在这个示例中,我为每个变量指定了一个唯一的名称,使用了 f-string 来生成变量的名称。通过为每个变量指定唯一的名称,你应该能够解决 `KeyError: 0` 错误。 请注意,你在目标函数 `sp1obj` 中使用了这些变量,确保在目标函数中使用正确的变量名称。 如果问题仍然存在,请提供更多代码上下文,以便我可以更好地帮助你解决问题。

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