gurobi的quicksum()怎么用

Gurobi是一款优秀的数学优化软件，其Python接口提供了快速方便的方式来处理线性规划、整数规划等问题。`quicksum()`函数是Gurobi Optimizer Python API的一部分，用于计算一组变量的线性组合。

当你需要在模型中快速求和一系列变量及其系数时，可以使用`quicksum`。例如，假设你有一个线性表达式，涉及变量list和对应的系数coef_list：

from gurobipy import *

# 创建一个优化模型
m = Model()

# 定义一些变量
variables = m.addVars(len(coef_list), name="x")

# 定义系数列表
coef_list = [5, -2, 3]  # 这些是你想要相加的系数

# 使用quicksum计算线性和
linear_sum = quicksum(variables[i] * coef_list[i] for i in range(len(variables)))

# 现在 linear_sum 就表示了整个表达式的和

当你调用`m.optimize()`后，`linear_sum`将保存模型的目标函数值。如果你只是想创建这个表达式而不需要立即求解，你可以将其添加到模型的目标函数中，如`m.setObjective(linear_sum, GRB.MINIMIZE)`。

相关问题

quicksum在gurobi中的使用

### 回答1：
在Gurobi中，quicksum是一个非常有用的函数，用于计算一组变量的线性组合。它可以用于构建目标函数和约束条件。例如，如果我们有一组变量x1，x2，x3，x4，我们可以使用quicksum来计算它们的线性组合：

expr = quicksum(x[i] for i in range(1, 5))

这将计算x1 + x2 + x3 + x4的值，并将其存储在expr变量中。我们可以将其用作目标函数或约束条件的一部分。例如，如果我们想要最小化这个线性组合，我们可以这样做：

model.setObjective(expr, GRB.MINIMIZE)

这将把expr设置为目标函数，并将其最小化。同样，我们可以将它用作约束条件的一部分。例如，如果我们想要确保这个线性组合小于等于某个值c，我们可以这样做：

model.addConstr(expr <= c)

这将添加一个约束条件，确保expr小于等于c。总的来说，quicksum是一个非常有用的函数，可以帮助我们更轻松地构建目标函数和约束条件。

### 回答2：
Quicksum函数在Gurobi中是一个非常有用的数学表达式，可以用来构建线性模型中的约束和目标函数。在这篇文章中，我们将介绍如何使用quicksum函数在Gurobi中构建线性模型。

首先，让我们了解一下quicksum函数的语法。它的基本格式如下所示：

quicksum(expr)

其中expr是一组变量和它们的系数的积，例如：

quicksum(coeff[i] * x[i] for i in range(n))

这个表达式的意思是求所有x[i]与其系数coeff[i]的积之和。它可以用来构建线性模型中的约束和目标函数。

下面是一个简单的例子，我们将使用quicksum函数来构建一个线性规划模型。假设我们有三个变量x1、x2和x3，我们的目标是最大化2x1 + 3x2 + 4x3，同时满足以下约束条件：

1. x1 + x2 + x3 <= 10
2. x1 - x2 + x3 >= 0
3. x1, x2, x3 >= 0

我们可以这样使用quicksum函数来构建这个模型：

import gurobipy as gp

# Create a new model
m = gp.Model()

# Create variables
x1 = m.addVar(vtype=gp.GRB.CONTINUOUS, name="x1")
x2 = m.addVar(vtype=gp.GRB.CONTINUOUS, name="x2")
x3 = m.addVar(vtype=gp.GRB.CONTINUOUS, name="x3")

# Set objective
m.setObjective(2 * x1 + 3 * x2 + 4 * x3, gp.GRB.MAXIMIZE)

# Add constraints
m.addConstr(x1 + x2 + x3 <= 10, "c0")
m.addConstr(x1 - x2 + x3 >= 0, "c1")

# Optimize model
m.optimize()

# Print solution
if m.status == gp.GRB.OPTIMAL:
    print('Solution:')
    print('x1 = ', x1.x)
    print('x2 = ', x2.x)
    print('x3 = ', x3.x)
    print('Objective = ', m.objVal)
else:
    print('No solution found')

在这个例子中，我们使用addVar函数来创建变量x1、x2和x3，定义了目标函数和约束条件，然后调用optimize函数来求解该模型。

总的来说，quicksum函数可以帮助我们很容易地构建线性模型中的约束和目标函数，减少计算量，提高代码的可读性和维护性。在Gurobi中，它是一个非常强大和常用的函数之一。

### 回答3：
quicksum 是 Gurobi 中一个常用的用于求和的函数，可以方便地快速计算多个变量的和并用于表达式中。下面我们来详细介绍一下 quicksum 在 Gurobi 中的使用方法。

使用方法：

假设我们有若干个变量 x1, x2, x3, … , xn，要将它们求和并用于一个表达式中，可以用 quicksum 求和函数实现。具体方法如下：

from gurobipy import *
m = Model() # 创建模型
n = 10 # 假设我们有 10 个变量
x = [] # 定义变量列表
for i in range(n):
x.append(m.addVar(vtype=GRB.CONTINUOUS, name="x%d" % i)) # 添加变量
m.update() # 更新模型
expr = quicksum(x) # 求和表达式
print(expr)

在上面的代码中，我们先创建了一个名为 m 的模型，并定义了一个包含 n 个变量的列表 x。然后，我们使用 addVar() 方法向模型中添加了 n 个变量。接着，使用 update() 方法进行了模型更新，最后，使用 quicksum(x) 求出了变量列表 x 中所有变量的和并返回一个求和表达式对象 expr。最后，我们将求和表达式打印出来，以便验证是否正确。

需要注意的是，在使用 quicksum 函数时，输入参数必须是一个包含变量的列表或数组。如果需要加入常数，则需要手动加入。示例如下：

n = 5
x = []
c = []
for i in range(n):
x.append(m.addVar(vtype=GRB.CONTINUOUS, name="x%d" % i))
c.append(i + 1)
m.update()
expr = quicksum(x) + 10 # 向求和表达式中添加常数 10
expr2 = quicksum(x[i] * c[i] for i in range(n)) # 向求和表达式中添加变量与常数的乘积
print(expr, expr2)

在上面的代码中，我们先定义了一个长度为 n 的常数列表 c。然后，我们将 x 中的每一个变量与对应的常数相乘，并将所有乘积相加，得到了一个新的求和表达式 expr2。接着，我们又将常数 10 和求和表达式 expr 相加得到了一个新的求和表达式 expr。最后，我们将这两个求和表达式都打印出来，以便验证是否正确。

总之，quicksum 是 Gurobi 中一个非常实用的求和函数，可以方便地计算多个变量的和并用于表达式中。在使用过程中，需要注意输入参数必须是一个包含变量的列表或数组，并且可以加入常数或乘积项。同时，需要注意在使用 quicksum 函数之前，需要先定义好相关的变量并将它们添加到模型中。

MODEL.setObjective(gurobipy.quicksum((x[i,j,c] * self.C1 * gurobipy.quicksum(gurobipy.max_(0,t[j,c] - self.DueDate[j])) File src\gurobipy\gurobi.pxi:3631 in gurobipy.quicksum TypeError: 'GenExprMax' object is not iterable

这错误提示是因为在你的代码中使用了 `gurobipy.max_()` 这个函数，它返回的是一个 `GenExprMax` 对象，而不是一个可迭代的对象。因此在调用 `gurobipy.quicksum()` 函数时就会抛出这个错误。

你需要将 `gurobipy.max_()` 函数替换为一个可以迭代的函数，例如 `gurobipy.max_(0,t[j,c] - self.DueDate[j])` 可以替换为 `max(0, t[j,c] - self.DueDate[j])`。这样就可以避免这个错误。