for i in range(model.SolCount): model.setParam(GRB.Param.SolutionNumber, i) # 设置当前输出的解编号 print('解', i+1, ':', model.objVal)如何修改代码让他输出当前解中相关变量的值

要输出当前解中相关变量的值，你可以使用 `model.getVarByName()` 方法来获取特定变量的值。在循环中，你可以遍历所有的变量，并使用 `model.getVarByName()` 方法获取每个变量的值。

以下是修改后的代码示例：

for i in range(model.SolCount):
    model.setParam(GRB.Param.SolutionNumber, i)  # 设置当前输出的解编号
    print('解', i+1, ':', model.objVal)
    
    # 输出变量的值
    for var_name in model.getVars():
        variable = model.getVarByName(var_name)
        print(var_name, ':', variable.x)

在这个示例中，我们在循环中添加了一个内部循环，用于遍历所有变量。通过 `model.getVarByName()` 方法，我们可以通过变量名获取每个变量的值，并将其打印出来。

注意，这里假设每个变量都有唯一的名称，如果你的模型中使用了不同的命名约定，请相应地修改代码。

相关问题

运行这个代码出来的值都是一样的是为什么def sp2(pi,perovertimecost,normal_mean,numpatient,patient_sequence): s2 = gp.Model("sp2") n = 5 bnewplan2 = s2.addVars(range(n), range(numpatient), vtype=GRB.BINARY, name='bnewplan2') s2.setObjective(np.sum(bnewplan2[q,i](pi[i]-perovertimecostnormal_mean[i]) for q in range(n) for i in range(numpatient)),GRB.MAXIMIZE) s2.addConstrs(np.sum(bnewplan2[q,i]*normal_mean[i] for i in range(numpatient)) +80-optime<=optime+fixedcost/perovertimecost for q in range(n)) s2.setParam(GRB.Param.PoolSearchMode, 2) # 设置解集池搜索模式为完全搜索 s2.setParam(GRB.Param.PoolSolutions, 10) # 设置解集池最大存储解的数量 # 求解模型 s2.optimize() # 输出最优解 print('最优解:', s2.objVal) # 输出解集池中的解 for i in range(s2.SolCount): s2.setParam(GRB.Param.SolutionNumber, i) # 设置当前输出的解编号 print('解', i+1, ':', s2.objVal) return objVal objVal = sp2(pi,perovertimecost,normal_mean,numpatient,patient_sequence)

这段代码中，每次运行时都会生成一个新的模型s2，然后对这个模型进行优化求解。由于代码中没有给出变量的具体值，我无法判断为什么每次运行都得到相同的结果。可能是因为给定的输入参数是相同的，或者代码中没有使用随机化的部分。如果你希望每次运行得到不同的结果，你可以尝试给输入参数提供不同的值，或者在代码中加入一些随机化的部分。

def mycallback(s1, where = None): global feasible_solutions # 在函数中使用全局变量 x = s1._x # 获取变量x if where == GRB.Callback.MULTIOBJ: # 获取当前得到的解 x_sol = s1.cbGetSolution(x) feasible_solutions.append(x_sol) # 将解添加到列表中 elif where == GRB.Callback.MIPSOL: # 当找到下一个可行解时，也将其添加到列表中 obj_bound =s1.cbGet(GRB.Callback.MIPSOL_OBJBND) if obj_bound is not None and obj_bound < GRB.INFINITY: feasible_solutions.append(s1.cbGetSolution(x)) #子问题1没超时 def sp1(pi,perovertimecost,normal_mean,numpatient,patient_sequence): s1 = gp.Model("sp1") m=10 # 定义变量 bnewplan1 = [] for q in range(m): bnewplan1.append([]) for i in range(numpatient): bnewplan1[q].append(s1.addVar(vtype='B', name='bnewplan1')) s1._x = bnewplan1 #设置目标函数、约束条件 sp1obj = gp.quicksum(pi[i]*bnewplan1[q][i] for q in range(m) for i in range(numpatient)) s1.setObjective(sp1obj,GRB.MAXIMIZE) s1.addConstrs(gp.quicksum(bnewplan1[q][i]*normal_mean[i] for i in range(numpatient)) +80-optime<=0 for q in range(m)) global feasible_solutions feasible_solutions = [] # 声明全局变量 # 设置回调函数 s1.setParam(GRB.Param.SolutionLimit, 1e3) s1.params.outputFlag = 0 # 关闭输出 s1.optimize(mycallback) s1.optimize() sp_obj=s1.objval print('子问题的最优解为',sp_obj) print('feasible_solutions',feasible_solutions) 这段代码中为什么输出的feasible_solutions为空

在你的代码中，`feasible_solutions` 初始化为空列表 `[]` 是正确的。然而，在回调函数 `mycallback` 中，在 `GRB.Callback.MULTIOBJ` 的情况下，你将每个解添加到 `feasible_solutions` 列表中。但在 `GRB.Callback.MIPSOL` 的情况下，你没有将解添加到列表中。

要解决这个问题，你可以在 `GRB.Callback.MIPSOL` 的情况下，使用与 `GRB.Callback.MULTIOBJ` 相同的代码将解添加到 `feasible_solutions` 列表中。以下是修改后的代码示例：

elif where == GRB.Callback.MIPSOL:
    # 当找到下一个可行解时，将其添加到列表中
    obj_bound = s1.cbGet(GRB.Callback.MIPSOL_OBJBND)
    if obj_bound is not None and obj_bound < GRB.INFINITY:
        x_sol = s1.cbGetSolution(x)
        feasible_solutions.append(x_sol)

在这个示例中，当找到下一个可行解时，将解存储在变量 `x_sol` 中，并将其添加到 `feasible_solutions` 列表中。

请确保在调用 `s1.optimize(mycallback)` 前将 `global feasible_solutions` 放在函数之外，以便全局变量能够正确使用。

这样修改后，你应该能够将找到的可行解添加到 `feasible_solutions` 列表中，并输出非空列表。