gurobipy学习

Gurobipy是一个用于求解数学规划问题的Python包。它提供了一种简洁而强大的方法来构建和求解混合整数规划问题。引用中的代码示例给出了详细的调用Gurobipy包求解混合整数规划问题的代码编写方法，并附有相应的注释。通过使用Gurobipy，可以创建模型、添加变量、增加约束、设置目标函数、优化求解，并输出结果。具体的代码步骤如下：

1. 创建模型：使用`m=Model()`来创建一个模型对象，其中`m`就是我们创建的模型。

2. 添加变量：可以使用`m.addVar()`来添加单个变量，也可以使用`m.addVars()`来添加多个变量。在添加变量时，需要指定变量的上下限、数据类型和名称。

3. 增加约束：使用`m.addConstr()`来增加约束条件，可以将变量和系数组合成约束条件。

4. 设置目标函数：使用`m.setObjective()`来设置目标函数，指定要最大化或最小化的变量组合。

5. 优化求解：使用`m.optimize()`来进行优化求解，求解过程中会进行迭代和调整。

6. 输出结果：可以使用`m.write()`将模型输出为文件，使用`m.getVars()`获取最后的变量结果。

通过这些步骤，可以学习如何使用Gurobipy包来构建和求解混合整数规划问题。参考中的代码归纳了每个步骤的具体代码示例，可以根据需要进行参考和学习。<span class="em">1</span><span class="em">2</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Pycharm+Gurobipy 求解MIP实例（实现微网系统储能经济配置及能量最优管理+数据可视化界面）](https://download.csdn.net/download/weixin_43787567/15771156)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [【Python】 gurobipy 学习笔记1——建模基础](https://blog.csdn.net/H18745460853/article/details/132480449)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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