gurobi 配电网规划
时间: 2023-09-28 10:10:51 浏览: 50
Gurobi是一种商业求解器,常用于解决配电网规划问题。在引用中提到,灾后恢复优化模型可以使用Gurobi求解。具体而言,可以将配电网规划问题建模为混合整数二阶锥规划(MISOCP)问题,并使用Gurobi来求解这个问题。通过使用Gurobi求解器,可以获得高效且准确的配电网规划结果。
需要注意的是,Gurobi是一种商业软件,用户需要购买和安装Gurobi求解器才能使用它。然后,可以使用编程语言(如MATLAB)来调用Gurobi求解器,并将配电网规划问题的模型输入给Gurobi进行求解。
总结起来,Gurobi是一种常用于配电网规划问题的商业求解器,可以提供高效和准确的求解结果。在配电网规划中,可以将问题建模为混合整数二阶锥规划问题,并使用Gurobi来解决这个问题。
相关问题
gurobi求解线性规划
通过使用gurobi软件,可以求解线性规划问题。线性规划是数学规划的一个重要分支,它的目标函数是一个线性函数,约束条件也是线性的。使用gurobi进行求解线性规划可以得到最优解。你可以通过gurobi官网下载并安装软件,然后获取免费证书。安装完成后,在anaconda对应的环境中安装gurobi包。之后,你可以编写python代码调用gurobi进行求解。一个例子是使用gurobi求解路径规划问题,该资源通过复现论文中的模型,编写python代码,调用gurobi进行求解,并画出路径图。最终的结果与论文中使用遗传算法求解的结果完全一致。这个资源是学习路径规划问题求解和gurobi代码编写的绝佳资料。
matlab gurobi 二次规划 算法
根据提供的引用内容,我们可以了解到Gurobi是一个商业数学优化软件,它提供了高效的求解器来解决线性规划、整数规划、二次规划等数学优化问题。而MATLAB是一种数学软件,它提供了许多工具箱来解决各种数学问题,包括优化问题。在MATLAB中,可以使用Gurobi求解器来解决二次规划问题。
下面是一个使用MATLAB和Gurobi求解二次规划问题的示例代码:
```
% 导入Gurobi求解器
gurobi_setup;
% 定义二次规划问题
Q = [1 0; 0 1];
c = [-2; -5];
A = [1 1; -1 2; 2 1];
b = [2; 2; 3];
lb = [0; 0];
% 使用Gurobi求解器求解二次规划问题
model.Q = sparse(Q);
model.obj = c;
model.A = sparse(A);
model.rhs = b;
model.lb = lb;
model.sense = '<=';
params.outputflag = 0;
result = gurobi(model, params);
% 输出结果
disp(result);
```