##构建决策变量x，并将x从元祖转化为字典 x={} for i, j in CostKey: x[i, j] = m.addVar(0,gb.GRB.INFINITY,vtype=gb.GRB.INTEGER, name="x"+str(OnlyNumber(i))+str(OnlyNumber(j))) x= gb.tupledict(x) #构建目标函数，默认求最小值 Obeject = gb.quicksum(x[i, j] * Cost[i, j] for i, j in CostKey) m.setObjective(Obeject) m.addConstrs((x.sum("*", j) == Sale[j] for j in SaleKey), name="Con1") # 添加约束条件1 m.addConstrs((x.sum(i, "*") == Production[i]for i in ProductionKey), name="Con2") #m.addConstrs((x.sum(i, "*") <= Production[i]for i in ProductionKey), name="Con2") # 添加约束条件2(可设置产销平衡或产销不平衡) m.write("Transport.lp") #将建立好的数学模型（决策变量、目标函数等）送入模型 m.optimize() # 求解 if m.status == gb.GRB.OPTIMAL: for v in m.getVars(): print("%s %g" % (v.varName, v.x)) print("Object: %g" % m.objVal) else: print(f"变量{m.varName} 没有最优解") #决策变量X最优解展示 wb1=openpyxl.Workbook() ws1=wb1['Sheet'] ws1.cell(1,1).value="变量名" ws1.cell(1,2).value="数值" ws1.cell(1,4).value="目标函数最优值" ws1.cell(2,4).value=m.objVal ResultX=[] NameX=[] for value in m.getVars(): if value.x>0: ResultX.append(value.x) NameX.append(value.varName) for i in range(2,len(NameX)+2): ws1.cell(i,1).value=NameX[i-2] ws1.cell(i,2).value=ResultX[i-2] wb1.save("result.xlsx") #将结果写入excel表中 with open("C:\\Users\\LENOVO\\Desktop\\gurobi\\result.txt",'w') as FileResult: FileResult.write("变量名 数值"+'\n') for i in range(len(NameX)): FileResult.write(str(NameX[i])+" "+str(ResultX[i])+'\n') FileResult.write('\n') FileResult.write("目标函数值： "+str(m.objVal)) #将结果写入txt文件中

这段代码是一个数学规划模型的求解过程，其中包括了建立决策变量、构建目标函数、添加约束条件、求解最优解等步骤。

首先，通过循环遍历`CostKey`中的元组，构建决策变量`x`，并将其转化为字典格式。

然后，通过`gb.quicksum()`函数构建目标函数`Obeject`，该目标函数为求解最小值。

接下来，添加两个约束条件，即产量等于销量和销量等于生产量，可以根据需求设置产销平衡或不平衡。

将建立好的数学模型送入模型，调用`m.optimize()`求解最优解。

如果模型求解成功，就将决策变量的最优解和目标函数的最优值输出，并将结果写入Excel和txt文件中。

总之，这段代码实现了对数学规划模型的建立和求解过程，可以帮助用户解决复杂的决策问题。

相关问题

解析代码import cv2 def sort_contours(cnts, method="left-to-right"): reverse = False i = 0 if method == "right-to-left" or method == "bottom-to-top": reverse = True if method == "top-to-bottom" or method == "bottom-to-top": i = 1 #计算外接矩形(boundingBoxes返回的是一个元祖，元祖当中包含4个值，xyhw) boundingBoxes = [cv2.boundingRect(c) for c in cnts] #用一个最小的矩形，把找到的形状包起来x,y,h,w即返回值(x，y是矩阵左上点的坐标，w，h是矩阵的宽和高)（c是一个轮廓点集合） #对轮廓执行一个排序操作 (cnts, boundingBoxes) = zip(*sorted(zip(cnts, boundingBoxes), key=lambda b: b[1][i], reverse=reverse)) return cnts, boundingBoxes#返回值，返回的是轮廓cnts，boundingBoxes def resize(image, width=None, height=None, inter=cv2.INTER_AREA): dim = None (h, w) = image.shape[:2] if width is None and height is None: return image if width is None: r = height / float(h) dim = (int(w * r), height) else: r = width / float(w) dim = (width, int(h * r)) resized = cv2.resize(image, dim, interpolation=inter) return resized

这段代码主要是用于对图像进行轮廓排序和图像缩放的操作。具体说明如下：

1. sort_contours函数：该函数用于对图像的轮廓进行排序操作。它的参数cnts是一个轮廓点集合，method是排序方法，包括从左到右（left-to-right）、从右到左（right-to-left）、从上到下（top-to-bottom）和从下到上（bottom-to-top）四种。该函数首先计算轮廓的外接矩形，然后根据指定的排序方法对轮廓进行排序，最后返回排序后的轮廓和外接矩形。

2. resize函数：该函数用于对图像进行缩放操作。它的参数image是要缩放的图像，width和height是缩放后的宽度和高度，inter是插值方法，默认值为cv2.INTER_AREA。如果width和height都为空，则返回原图像；如果只有width为空，则根据height计算宽度；如果只有height为空，则根据width计算高度；否则根据width和height同时计算宽度和高度。最后使用cv2.resize函数对图像进行缩放，并返回缩放后的图像。

值得注意的是，该代码中使用了OpenCV库中的一些函数，如cv2.boundingRect和cv2.resize等，这些函数是用于图像处理和计算机视觉的常用函数。

怎么讲字典里的元祖转化为字符串

可以使用join()函数将元祖中的各个元素连接成一个字符串。示例如下：

my_tuple = ('apple', 'banana', 'orange')
my_string = ''.join(my_tuple)
print(my_string)

输出结果为：

'applebananaorange'

如果需要在各个元素之间添加特定的分隔符，可以在join()函数中指定：

my_tuple = ('apple', 'banana', 'orange')
my_string = ', '.join(my_tuple)
print(my_string)

输出结果为：

'apple, banana, orange'