gurobi怎么表示min⁡∑_(i=1)^2▒〖∑_(j=1)^18▒∑_(k=1)^70▒〖c_ij x_ijk 〗 〗

可以使用Gurobi的Python接口来表示这个优化问题。代码如下：

import gurobipy as gp

# 创建模型
model = gp.Model()

# 创建变量
x = {}
for i in range(1, 3):
    for j in range(1, 19):
        for k in range(1, 71):
            x[i, j, k] = model.addVar(vtype=gp.GRB.CONTINUOUS, name=f'x_{i}_{j}_{k}')

# 创建目标函数
model.setObjective(gp.quicksum(c[i-1][j-1]*x[i, j, k] for i in range(1, 3) for j in range(1, 19) for k in range(1, 71)), gp.GRB.MINIMIZE)

# 添加约束条件
# ...

# 求解模型
model.optimize()

其中，`c`是一个二维列表，表示$c_{ij}$的值。在目标函数中，使用了`gp.quicksum`函数来计算$\sum_{i=1}^2 \sum_{j=1}^{18} \sum_{k=1}^{70} c_{ij} x_{ijk}$的值。

相关问题

约束条件〖PDCI〗_k+ ∑_(i=1)^2▒∑_(j=1)^18▒∑_(k=1)^77▒x_ijk ≤〖PS〗_k用gurobi怎么表示Python

可以使用Gurobi的Python接口来表示该约束条件。具体代码如下：

import gurobipy as gp

# 假设 x 为一个三维变量，shape 为 (2, 18, 77)
# PS 为一个一维变量，shape 为 (K,)

model = gp.Model("constraint")

# 添加约束条件
for k in range(K):
    model.addConstr(gp.quicksum(x[i,j,k] for i in range(2) for j in range(18)) <= PS[k])

# 求解模型
model.optimize()

其中，`gp.quicksum()` 函数用于求和操作，`model.addConstr()` 函数用于添加约束条件，`model.optimize()` 函数用于求解模型。需要根据实际情况修改变量名和数组形状等参数。

∑_(k=1)^70▒〖α_k t_1k 〗用gurobi怎么表达python

使用Gurobi Python API可以实现求解该线性规划问题。代码如下：

import gurobipy as gp

# 创建模型对象
model = gp.Model('linear_programming')

# 创建决策变量
t = []
for i in range(70):
    t.append(model.addVar(lb=0, name='t{}'.format(i+1)))

# 添加目标函数
obj = gp.LinExpr()
for i in range(70):
    obj += alpha[i] * t[i]
model.setObjective(obj, sense=gp.GRB.MAXIMIZE)

# 添加约束条件
lhs = gp.LinExpr()
for i in range(70):
    lhs += t[i]
model.addConstr(lhs == 1)

# 求解问题
model.optimize()

# 输出结果
for v in model.getVars():
    print('{}: {}'.format(v.varName, v.x))
print('Obj: {}'.format(model.objVal))

其中，`alpha`是一个长度为70的列表，存储了变量系数，`model.addVar()`用于创建决策变量，`model.setObjective()`用于设置目标函数，`model.addConstr()`用于添加约束条件，`model.optimize()`用于求解问题，`model.getVars()`用于获取所有变量的值，`model.objVal`用于获取目标函数的值。