python调用gurobi

1. 安装gurobi

首先，你需要从官方网站下载并安装Gurobi optimizer。安装完成后，请记住安装目录位置。

2. 配置环境变量

为了使用Gurobi，你需要将其添加到系统路径中。具体来说，你需要将以下路径添加到PYTHONPATH环境变量中：

<安装目录>/win64/python<版本号>

例如，如果你的Gurobi安装在C:\gurobi902\win64\python36目录中，则应将以下路径添加到PYTHONPATH环境变量中：

C:\gurobi902\win64\python36

3. 导入Gurobi

在Python

相关问题

python调用gurobi测试案例

### Python 调用 Gurobi 测试案例

为了展示如何使用Python调用Gurobi求解线性规划问题，下面提供了一个简单实例。此示例创建一个模型并定义目标函数以及约束条件。

from gurobipy import Model, GRB

# 创建一个新的模型
m = Model("example")

# 添加变量
x = m.addVar(vtype=GRB.CONTINUOUS, lb=0, ub=10, name="x")  # 连续型变量，取值范围[0, 10]
y = m.addVar(vtype=GRB.INTEGER, name="y")                  # 整数型变量，默认无边界限制
z = m.addVar(vtype=GRB.SEMICONT, lb=1, name="z")           # 半连续型变量，最小值为1

# 更新模型以集成新变量
m.update()

# 设置目标函数
m.setObjective(x + y + 2 * z, GRB.MAXIMIZE)

# 添加约束条件
m.addConstr(x + 2 * y + 3 * z <= 4, "c0")
m.addConstr(x + y >= 1, "c1")

# 优化模型
m.optimize()

# 输出最优解
for v in m.getVars():
    print('%s %g' % (v.varName, v.x))

print('Obj: %g' % m.objVal)

上述代码展示了怎样通过Python接口来构建和解决最优化问题[^4]。这里包含了三种不同类型的决策变量——连续、整数和半连续；设定了最大化的目标函数；还加入了两个不等式的约束条件。

python 调用gurobi求解优化问题

要使用 Python 调用 Gurobi 求解优化问题，首先需要安装 Gurobi 和 Gurobi Python API。

安装 Gurobi 可以参考官方文档：https://www.gurobi.com/documentation/9.0/quickstart_mac/software_installation_guid.html

安装 Gurobi Python API 可以在安装 Gurobi 后，进入 Gurobi 安装目录下的`/lib/python3.8`目录下，使用以下命令进行安装：

python setup.py install

安装完成后，就可以在 Python 中使用 Gurobi 求解优化问题了。以下是一个简单的例子：

import gurobipy as gp

# 创建模型
m = gp.Model()

# 添加变量
x = m.addVar(vtype=gp.GRB.CONTINUOUS, name="x")
y = m.addVar(vtype=gp.GRB.CONTINUOUS, name="y")

# 设置目标函数
m.setObjective(x + y, gp.GRB.MINIMIZE)

# 添加约束条件
m.addConstr(x + y >= 1, "c1")

# 求解
m.optimize()

# 打印结果
print("Optimal solution:", m.objVal)
print("x:", x.x)
print("y:", y.x)

在这个例子中，我们创建了一个模型，并且添加了两个变量 x 和 y，设置了目标函数和一个约束条件。然后，我们调用 `m.optimize()` 求解模型，并打印了求解结果。

需要注意的是，Gurobi 是一个商业软件，需要购买许可证后才能使用。此外，Gurobi 还提供了学术版免费使用，可以在官网上申请。