x={} for i, j in CostKey: x[i, j] = m.addVar(0,gb.GRB.INFINITY,vtype=gb.GRB.INTEGER, name="x"+str(OnlyNumber(i))+str(OnlyNumber(j))) x= gb.tupledict(x)

这段代码是为数学规划模型中的决策变量`x`进行定义和建立的过程。

首先，创建一个空字典`x`，然后通过循环遍历`CostKey`中的元组，依次赋值给变量`i`和`j`。

在循环中，利用`m.addVar()`函数为每个决策变量`x[i, j]`定义变量的取值范围（0到正无穷大），并指定变量类型为整数。

接着，根据变量`i`和`j`的值，为每个决策变量命名，命名规则为"x"加上`i`和`j`的数字部分。

最后，将字典`x`转化为元组字典，方便后续对决策变量进行操作和求解。

总之，这段代码实现了对决策变量的定义和建立过程，为数学规划模型的求解提供了数据基础。

相关问题

##构建决策变量x，并将x从元祖转化为字典 x={} for i, j in CostKey: x[i, j] = m.addVar(0,gb.GRB.INFINITY,vtype=gb.GRB.INTEGER, name="x"+str(OnlyNumber(i))+str(OnlyNumber(j))) x= gb.tupledict(x) #构建目标函数，默认求最小值 Obeject = gb.quicksum(x[i, j] * Cost[i, j] for i, j in CostKey) m.setObjective(Obeject) m.addConstrs((x.sum("*", j) == Sale[j] for j in SaleKey), name="Con1") # 添加约束条件1 m.addConstrs((x.sum(i, "*") == Production[i]for i in ProductionKey), name="Con2") #m.addConstrs((x.sum(i, "*") <= Production[i]for i in ProductionKey), name="Con2") # 添加约束条件2(可设置产销平衡或产销不平衡) m.write("Transport.lp") #将建立好的数学模型（决策变量、目标函数等）送入模型 m.optimize() # 求解 if m.status == gb.GRB.OPTIMAL: for v in m.getVars(): print("%s %g" % (v.varName, v.x)) print("Object: %g" % m.objVal) else: print(f"变量{m.varName} 没有最优解") #决策变量X最优解展示 wb1=openpyxl.Workbook() ws1=wb1['Sheet'] ws1.cell(1,1).value="变量名" ws1.cell(1,2).value="数值" ws1.cell(1,4).value="目标函数最优值" ws1.cell(2,4).value=m.objVal ResultX=[] NameX=[] for value in m.getVars(): if value.x>0: ResultX.append(value.x) NameX.append(value.varName) for i in range(2,len(NameX)+2): ws1.cell(i,1).value=NameX[i-2] ws1.cell(i,2).value=ResultX[i-2] wb1.save("result.xlsx") #将结果写入excel表中 with open("C:\\Users\\LENOVO\\Desktop\\gurobi\\result.txt",'w') as FileResult: FileResult.write("变量名 数值"+'\n') for i in range(len(NameX)): FileResult.write(str(NameX[i])+" "+str(ResultX[i])+'\n') FileResult.write('\n') FileResult.write("目标函数值： "+str(m.objVal)) #将结果写入txt文件中

这段代码是一个数学规划模型的求解过程，其中包括了建立决策变量、构建目标函数、添加约束条件、求解最优解等步骤。

首先，通过循环遍历`CostKey`中的元组，构建决策变量`x`，并将其转化为字典格式。

然后，通过`gb.quicksum()`函数构建目标函数`Obeject`，该目标函数为求解最小值。

接下来，添加两个约束条件，即产量等于销量和销量等于生产量，可以根据需求设置产销平衡或不平衡。

将建立好的数学模型送入模型，调用`m.optimize()`求解最优解。

如果模型求解成功，就将决策变量的最优解和目标函数的最优值输出，并将结果写入Excel和txt文件中。

总之，这段代码实现了对数学规划模型的建立和求解过程，可以帮助用户解决复杂的决策问题。

# 定义变量x = model.addVar(lb=-GRB.INFINITY, ub=GRB.INFINITY, vtype=GRB.CONTINUOUS, name="x")y = model.addVar(lb=-GRB.INFINITY, ub=GRB.INFINITY, vtype=GRB.CONTINUOUS, name="y")z = model.addVar(vtype=GRB.BINARY, name="z")# 添加约束model.addConstr(z <= 1)model.addConstr(z >= 0)model.addGenConstrIndicator(z, True, x == y, name="con1")model.addGenConstrIndicator(z, False, x != y, name="con2")

这段代码是之前回答的if-else条件约束的实现代码，它的作用是将条件约束转化为线性约束，以便于使用gurobipy求解。具体实现方法是：先定义两个连续变量x和y，以及一个0-1决策变量z；然后添加两个约束来保证z的取值在[0,1]内；最后使用Model.addGenConstrIndicator()方法来添加if-else条件约束。

这段代码的具体解释如下：

- 第一行定义了连续变量x，取值范围为[-∞,∞]，变量类型为CONTINUOUS，变量名为"x"；
- 第二行定义了连续变量y，取值范围为[-∞,∞]，变量类型为CONTINUOUS，变量名为"y"；
- 第三行定义了0-1决策变量z，变量类型为BINARY，变量名为"z"；
- 第四行添加了一个约束，保证z的取值不超过1；
- 第五行添加了一个约束，保证z的取值不小于0；
- 第六行使用Model.addGenConstrIndicator()方法，当z为True时，即z=1时，添加一个x==y的线性约束；
- 第七行使用Model.addGenConstrIndicator()方法，当z为False时，即z=0时，添加一个x!=y的线性约束。

这样，我们就可以使用gurobipy来求解if-else条件约束了。