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求解vrp

以下是一个简单的 Python 脚本，可以使用 Gurobi 求解 VRP（车辆路径问题）：

import gurobipy as gp
from gurobipy import GRB

# 输入数据
n = 5  # 节点数（包括起点和终点）
m = 3  # 车辆数
d = [0, 2, 3, 5, 6, 0]  # 顾客需求量
q = 8  # 车辆容量
c = [[0, 2, 3, 5, 6], [2, 0, 1, 3, 2], [3, 1, 0, 2, 4], [5, 3, 2, 0, 1], [6, 2, 4, 1, 0]]  # 距离矩阵

# 创建模型
m = gp.Model()

# 创建变量
x = m.addVars(n, n, m, vtype=GRB.BINARY, name="x")  # 顾客之间的路径
u = m.addVars(n, m, vtype=GRB.CONTINUOUS, name="u")  # 车辆行驶距离

# 添加约束
for k in range(m):
    # 所有客户的需求必须被满足
    m.addConstr(gp.quicksum(d[i] * x[i, j, k] for i in range(n) for j in range(n)) == q)

    # 每个客户只能被访问一次
    for i in range(1, n - 1):
        m.addConstr(gp.quicksum(x[i, j, k] for j in range(n)) == 1)
        m.addConstr(gp.quicksum(x[j, i, k] for j in range(n)) == 1)

    # 起点和终点只能被访问一次
    m.addConstr(gp.quicksum(x[0, i, k] for i in range(n)) == 1)
    m.addConstr(gp.quicksum(x[i, 0, k] for i in range(n)) == 1)
    m.addConstr(gp.quicksum(x[i, n - 1, k] for i in range(n)) == 1)
    m.addConstr(gp.quicksum(x[n - 1, i, k] for i in range(n)) == 1)

    # 每个车辆的行驶距离必须小于等于其容量
    for i in range(n):
        for j in range(n):
            m.addConstr(u[i, k] - u[j, k] + q * x[i, j, k] <= q - d[j])

# 设置目标函数
m.setObjective(gp.quicksum(c[i][j] * x[i, j, k] for i in range(n) for j in range(n) for k in range(m)), GRB.MINIMIZE)

# 求解模型
m.optimize()

# 输出结果
if m.status == GRB.OPTIMAL:
    print("Optimal objective value:", m.objVal)
    for k in range(m):
        print("Vehicle", k)
        for i in range(n):
            for j in range(n):
                if x[i, j, k].x > 0:
                    print("Customer", i, "->", "Customer", j, ":", x[i, j, k].x)
else:
    print("No solution found.")

这个脚本使用 Gurobi 的 Python API，创建一个模型，然后添加变量和约束，设置目标函数并求解模型。该模型使用二进制变量来表示每个车辆的路径，使用连续变量来表示每个车辆的行驶距离。约束确保每个客户只被访问一次，车辆的容量不超过限制，所有客户的需求量必须被满足。目标函数最小化车辆的行驶距离。最后，脚本输出最优解（如果存在）以及每个车辆的路径。

python调用gurobi求解benders

要使用Gurobi求解Benders分解模型，首先需要在Python中安装Gurobi Optimizer，并使用Gurobi Python API编写代码。

以下是一个示例代码，展示了如何使用Gurobi Python API求解Benders分解模型：

import gurobipy as gp

# 定义主问题
master = gp.Model("master")
x = master.addVars(2, obj=[2, 3], vtype=gp.GRB.CONTINUOUS, name="x")
master.addConstr(x[0] + x[1] <= 4, "c0")
master.addConstr(x[0] - x[1] <= 1, "c1")

# 定义子问题
subproblem = gp.Model("subproblem")
y = subproblem.addVars(2, obj=[1, -1], vtype=gp.GRB.CONTINUOUS, name="y")
subproblem.addConstr(y[0] + y[1] <= 2, "d0")

# 定义Benders分解模型
benders = gp.Model("benders")
benders.setParam('OutputFlag', 0)

# 将主问题添加到Benders分解模型中
benders.setObjective(master.getObjective(), gp.GRB.MINIMIZE)
benders.addVars(master.getVars(), lb=master.getVars(), ub=master.getVars(), obj=master.getVars())

# 添加子问题约束到Benders分解模型中
benders.addConstrs((y[i] == benders.getVarByName("x[" + str(i) + "]") for i in range(2)), "subproblem_constrs")

# 解决Benders分解模型
benders.optimize()

# 输出结果
print("Objective value: ", benders.ObjVal)
print("x[0]: ", benders.getVarByName("x[0]").X)
print("x[1]: ", benders.getVarByName("x[1]").X)

在这个示例代码中，我们首先定义了一个主问题和一个子问题。主问题和子问题都是线性规划问题。然后，我们将主问题添加到Benders分解模型中，并将子问题约束添加到Benders分解模型中。最后，我们使用Benders分解模型求解问题，并输出结果。

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际的Benders分解模型可能更加复杂。因此，在实际应用中，需要根据具体问题编写代码。