Gurobi model.status
时间: 2023-07-16 13:11:30 浏览: 204
`model.status` 是 Gurobi 模型对象的一个属性,用于获取模型的求解状态。它返回一个枚举类型的值,表示模型求解的状态。常见的求解状态枚举值及其含义如下:
- `LOADED`: 模型已经被加载,但还没有进行求解。
- `OPTIMAL`: 已找到全局最优解。
- `INFEASIBLE`: 模型无可行解。
- `INF_OR_UNBD`: 模型无可行解或无界解。
- `UNBOUNDED`: 模型无界解。
- `CUTOFF`: 求解过程被截断,找到的最优解优于指定的容忍度。
- `ITERATION_LIMIT`: 达到了迭代次数限制。
- `NODE_LIMIT`: 达到了节点数限制。
- `TIME_LIMIT`: 达到了时间限制。
- `SOLUTION_LIMIT`: 达到了解的数量限制。
- `INTERRUPTED`: 求解被中断。
- `NUMERIC`: 发现数值问题导致无法继续求解。
- `SUBOPTIMAL`: 找到的解是次优的。
- `INPROGRESS`: 求解正在进行中。
例如,可以使用以下代码获取模型的求解状态:
```python
status = model.status
if status == gurobipy.GRB.OPTIMAL:
print('找到最优解')
elif status == gurobipy.GRB.INFEASIBLE:
print('模型无可行解')
else:
print('求解被中断或出现其他问题')
```
相关问题
File ~\.spyder-py3\gurobi_vrp\gurobi再次修改.py:136 in model_gurobi print("最优解为:", MODEL.objVal) File src\gurobipy\model.pxi:353 in gurobipy.Model.__getattr__ File src\gurobipy\model.pxi:1884 in gurobipy.Model.getAttr File src\gurobipy\attrutil.pxi:100 in gurobipy.__getattr AttributeError: Unable to retrieve attribute 'objVal'
这个错误可能是因为您在调用 `objVal` 属性时,模型并没有成功优化。您可以尝试在使用 `objVal` 属性之前,先判断一下模型是否已经优化成功,例如:
```
if MODEL.status == GRB.OPTIMAL:
print("最优解为:", MODEL.objVal)
else:
print("模型未成功优化")
```
这样可以避免在模型未成功优化时调用 `objVal` 属性而出现错误。
import gurobipy as grb model = grb.Model() # 定义变量 y1 = model.addVar(name='y1') y2 = model.addVar(name='y2') y3 = model.addVar(name='y3') y4 = model.addVar(name='y4') y5 = model.addVar(name='y5') y6 = model.addVar(name='y6') y7 = model.addVar(name='y7') y8 = model.addVar(name='y8') # 添加约束 model.addConstr(y1+y2>=9,'第1种钢管') model.addConstr(y3+y4>=13,'第2种钢管') model.addConstr(y2+y4+3*y5+2*y6+y7>=17,'第3种钢管') model.addConstr(2*y1+2*y3+y4+y5+2*y6+4*y7+5*y8>=22,'第4种钢管') model.addConstr(y1 >= 0) model.addConstr(y2 >= 0) model.addConstr(y3 >= 0) model.addConstr(y4 >= 0) model.addConstr(y5 >= 0) model.addConstr(y6 >= 0) model.addConstr(y7 >= 0) model.addConstr(y8 >= 0) # 目标函数 model.setObjective(y1+y2+y3+y4+y5+y6+y7+y8, grb.GRB.MINIMIZE) # 求解 model.optimize() print('目标函数值是:', model.objVal) if model.status == GRB.OPTIMIZE: model.printAttr('X')改写为C语言
对于这段 Python 代码的改写,需要先了解 Gurobi 的 C 语言 API。Gurobi 提供了 C 语言的 API,可以使用 C 语言来编写线性规划模型并求解。
以下是对 Python 代码的改写,使用 Gurobi 的 C 语言 API 实现:
```
#include <gurobi_c.h>
int main(int argc, char *argv[]) {
// 创建环境
GRBenv *env = NULL;
int error = GRBloadenv(&env, NULL);
if (error) {
printf("Error: %s\n", GRBgeterrormsg(env));
return 1;
}
// 创建模型
GRBmodel *model = NULL;
error = GRBnewmodel(env, &model, NULL, 0, NULL, NULL, NULL, NULL, NULL);
if (error) {
printf("Error: %s\n", GRBgeterrormsg(env));
return 1;
}
// 定义变量
double lb[] = {0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0};
double ub[] = {GRB_INFINITY, GRB_INFINITY, GRB_INFINITY, GRB_INFINITY, GRB_INFINITY, GRB_INFINITY, GRB_INFINITY, GRB_INFINITY};
char *names[] = {"y1", "y2", "y3", "y4", "y5", "y6", "y7", "y8"};
error = GRBaddvars(model, 8, 0, NULL, NULL, NULL, NULL, NULL, lb, ub, NULL, names);
if (error) {
printf("Error: %s\n", GRBgeterrormsg(env));
return 1;
}
// 添加约束
int ind1[] = {0, 1};
double val1[] = {1, 1};
error = GRBaddconstr(model, 2, ind1, val1, GRB_GREATER_EQUAL, 9, NULL);
if (error) {
printf("Error: %s\n", GRBgeterrormsg(env));
return 1;
}
int ind2[] = {2, 3};
double val2[] = {1, 1};
error = GRBaddconstr(model, 2, ind2, val2, GRB_GREATER_EQUAL, 13, NULL);
if (error) {
printf("Error: %s\n", GRBgeterrormsg(env));
return 1;
}
int ind3[] = {1, 3, 4, 5, 6, 7};
double val3[] = {1, 1, 3, 2, 1, 4};
error = GRBaddconstr(model, 6, ind3, val3, GRB_GREATER_EQUAL, 17, NULL);
if (error) {
printf("Error: %s\n", GRBgeterrormsg(env));
return 1;
}
int ind4[] = {0, 2, 3, 4, 5, 6, 7};
double val4[] = {2, 2, 1, 1, 1, 4, 5};
error = GRBaddconstr(model, 7, ind4, val4, GRB_GREATER_EQUAL, 22, NULL);
if (error) {
printf("Error: %s\n", GRBgeterrormsg(env));
return 1;
}
// 设置目标函数
int ind[] = {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7};
double val[] = {1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1};
error = GRBsetobjcoeffs(model, 8, ind, val);
if (error) {
printf("Error: %s\n", GRBgeterrormsg(env));
return 1;
}
error = GRBsetobjsense(model, GRB_MINIMIZE);
if (error) {
printf("Error: %s\n", GRBgeterrormsg(env));
return 1;
}
// 求解
error = GRBoptimize(model);
if (error) {
printf("Error: %s\n", GRBgeterrormsg(env));
return 1;
}
// 输出结果
double objval;
error = GRBgetdblattr(model, GRB_DBL_ATTR_OBJVAL, &objval);
if (error) {
printf("Error: %s\n", GRBgeterrormsg(env));
return 1;
}
printf("目标函数值是:%g\n", objval);
if (GRBgetintattr(model, GRB_INT_ATTR_STATUS, &error) == 0 && error == GRB_OPTIMAL) {
int nvars = GRBgetnumvars(model);
double *x = (double *) malloc(nvars * sizeof(double));
if (x == NULL) {
printf("Error: Failed to allocate memory.\n");
return 1;
}
error = GRBgetdblattrarray(model, GRB_DBL_ATTR_X, 0, nvars, x);
if (error) {
printf("Error: %s\n", GRBgeterrormsg(env));
return 1;
}
printf("解为:\n");
for (int i = 0; i < nvars; i++) {
printf("%s = %g\n", GRBgetvarname(model, i), x[i]);
}
free(x);
}
// 释放资源
GRBfreemodel(model);
GRBfreeenv(env);
return 0;
}
```
需要注意的是,C 语言 API 中的变量名、约束系数等都需要使用数组来存储,同时约束的不等式符号也需要使用 Gurobi 提供的常量来表示。在输出解时,需要使用 GRBgetvarname 函数来获取变量名。
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