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。

选址的运输成本，其中α=200。d_ji在Excel表格中，需要导入。Y_ij为0-1变量，Y_ij=1时，冷库i服务于需求点j，Y_ij=0时，冷库i不服务于需求点j。n=25。M=5。C_3=α∑_（j=1）^n▒∑_（i=1）^M▒〖d_ji D_j Y_ij 〗的MATLAB代码

以下是MATLAB代码：

% 导入距离矩阵d_ji
d = xlsread('文件路径.xlsx','Sheet1','B2:Z26');

% 定义参数
alpha = 200;
n = 25;
M = 5;

% 定义决策变量
Y = binvar(M,n,'full');

% 定义目标函数
obj = alpha * sum(sum(d .* repmat(D',M,1) .* Y));

% 定义约束条件
con = [];
for j = 1:n
    con = [con, sum(Y(:,j)) == 1]; % 每个需求点只能由一个冷库服务
end
for i = 1:M
    con = [con, sum(repmat(D(i),1,n) .* Y(i,:)) <= 1000]; % 每个冷库的容量不能超过1000
end

% 求解模型
ops = sdpsettings('solver','gurobi');
sol = optimize(con,obj,ops);

% 输出结果
if sol.problem == 0
    disp('最小总运输成本为:');
    disp(value(obj));
    disp('决策变量Y为:');
    disp(value(Y));
else
    disp('求解过程出现问题');
end

其中，`D`为需求点的需求量向量，需要根据实际情况进行定义。在上述代码中，第一行导入的是Excel表格中的距离矩阵，需要根据实际情况进行修改。此外，约束条件中的1000也需要根据冷库的实际容量进行修改。