gurobipy读取lp文件求解

Gurobi Python API（gurobipy）是一个用于解决线性规划、整数规划和混合整数优化等问题的高级接口。如果你想用Gurobi通过LP（Linear Programming）文件求解，可以按照以下步骤操作：

1. **安装Gurobi**: 首先确保已经安装了Gurobi Optimizer和其Python绑定。你可以从Gurobi官网下载并安装。

2. **导入模块**: 使用`import gurobipy as gp`导入Gurobi的相关模块。

3. **读取LP文件**: 使用`model = gp.read('your_lp_file.lp')`加载LP文件，其中`'your_lp_file.lp'`替换为你的实际文件路径。

4. **设置模型**: 可能需要设置一些模型选项，比如变量下界、上界、线性系数等，例如 `model.setParam('MIPGap', 0.1)`设置MIP解的目标差距。

5. **建立模型**: 如果有需要，可以添加变量、常数项、约束条件等。例如，`x = model.addVar(lb=0)`创建一个非负变量。

6. **构建目标函数**: 使用变量和常数值建立目标函数，如`obj = sum(model.getAttr('Obj', x) for x in model.getVars())`。

7. **求解模型**: 调用`model.optimize()`开始求解。

8. **查看结果**: 求解结束后，可以获取最优解、变量值等信息，如`solution = model.getSolution()`。

# 示例代码
model = gp.read('my.lp')
model.setParam('MIPGap', 0.1)
...
solution = model.optimize()
print("最优解:", solution.X)