Python gurobi 求解以一个未知数

在Python中，Gurobi是一个强大的线性规划、整数规划和混合-integer programming (MIP)求解器。如果你想要用Gurobi解决一个包含未知数的问题，首先你需要安装Gurobi Python接口`gurobipy`，然后可以按照以下步骤操作：

1. **安装Gurobi**：从Gurobi官网下载适合你的Python版本的包并安装。

2. **导入模块**：在Python脚本中导入`gurobipy`模块。

from gurobipy import Model, GRB

3. **创建模型**：创建一个`Model`实例，并设置名称。

model = Model("MyProblem")

4. **添加变量**：定义未知数，比如一个线性变量：

x = model.addVar(name="x", lb=0, ub=None, vtype=GRB.CONTINUOUS)  # 连续变量，有下限0无上限
# 或者整数变量：
y = model.addVar(name="y", lb=-GRB.INFINITY, ub=GRB.INFINITY, vtype=GRB.INTEGER)

5. **建立目标函数**：设置目标函数，通常表示为等式或不等式形式。

model.setObjective(x + y, GRB.MINIMIZE)  # 最小化 x + y

6. **添加约束**：如果问题有约束条件，通过`addConstr()`函数添加。

model.addConstr(x + 2*y <= 10)  # 添加一个约束

7. **优化**：调用`optimize()`方法求解问题。

model.optimize()

8. **结果检查**：获取最优解和结果信息。

solution = model.getAttr('X', x)  # 获取变量x的最优值
print(f"Optimal value of x is {solution}")