( x_{ijk} \leq y_k \quad \text{if } i \in {o1,o2} ) 如何用java+gurobi编写代码

时间: 2024-09-08 19:00:43 浏览: 71
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为了在Java中使用Gurobi解决线性不等式约束 \( x_{ijk} \leq y_k \) 的情况,其中\( i \)属于集合{o1, o2},你需要设置一个线性模型并添加这个约束。Gurobi是一个优化软件库,适用于求解线性、二次和混合整数问题。以下是如何用Gurobi Java API编写这段代码的基本示例: 首先,确保你已经安装了Gurobi Java接口并且在项目中导入了相应的依赖。 ```java // 导入Gurobi的相关包 import com.gurobi.GRB; import com.gurobi.GRB.DoubleAttr; import com.gurobi.GRB.IntVar; // ... // 创建模型实例 GRBModel model = new GRBModel(); // 假设变量xijk和yk已经在模型中定义,xijk是连续变量,yk是决策变量 IntVar xijk = ...; // 连续变量 DoubleVar yk = ...; // 决策变量 // 定义条件 i ∈ {o1, o2} Set<Integer> setOi = new HashSet<>(); setOi.add(1); // o1 setOi.add(2); // o2 // 添加约束 for (int i : setOi) { // 如果i等于o1或o2,则约束xijk <= yk model.addConstr(xijk.get(i) <= yk, GRB.LESS_EQUAL); } // 设置优化目标(这里假设是最小化) model.setObjective(yk, GRB.MINIMIZE); // 其他设置如模型参数、优化过程等... // 解决模型 model.optimize(); ``` 请注意,上述代码仅作为概念示例,实际应用时需要根据具体的变量和模型结构进行调整。在实际操作中,你可能需要先初始化变量和常数,以及处理其他类型的约束和变量。
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#include <stdio.h> #include <time.h> #define SIZE 1000 #define CNT 10 typedef double array[SIZE][SIZE]; void init(array A, array B, array C, int n) { for(int i = 0; i < n; i++) { for(int j = 0; j < n; j++) { A[i][j] = B[i][j] = 1.0; C[i][j] = 0.0; } } } void de_init(array C, int n) { for(int i = 0; i < n; i++) { for(int j = 0; j < n; j++) { C[i][j] = 0.0; } } } //定义 i 行,j 列,k 索引 void ijk(array A, array B, array C, int n) { int i, j, k; double sum; for(i = 0; i < n; i++) { for(j = 0; j < n; j++) { sum = 0.0; for(k = 0; k < n; k++) { sum += A[i][k] * B[k][j]; } C[i][j] += sum; } } } //交换 i 和 j void jik(array A, array B, array C, int n) { int i, j, k; double sum; for(j = 0; j < n; j++) { for(i = 0; i < n; i++) { sum = 0.0; for(k = 0; k < n; k++) { sum += A[i][k] * B[k][j]; } C[i][j] += sum; } } } void ikj(array A, array B, array C, int n) { int i, j, k; double r; for(i = 0; i < n; i++) { for(k = 0; k < n; k++) { r = A[i][k]; for(j = 0; j < n; j++) { C[i][j] += r * B[k][j]; } } } } //交换 k 和 i void kij(array A, array B, array C, int n) { int i, j, k; double r; for(k = 0; k < n; k++) { for(i = 0; i < n; i++) { r = A[i][k]; for(j = 0; j < n; j++) { C[i][j] += r * B[k][j]; } } } } int main() { double t_ijk, t_ikj; clock_t clk_start, clk_end; array A, B, C; init(A, B, C, SIZE); clk_start = clock(); for(int i = 0; i < CNT; i++) { ijk(A, B, C, SIZE); de_init(C, SIZE); } clk_end = clock(); t_ijk = (double)(clk_end - clk_start) / CLOCKS_PER_SEC / 10.0; clk_start = clock(); for(int i = 0; i < CNT; i++) { ikj(A, B, C, SIZE); de_init(C, SIZE); } clk_end = clock(); t_ikj = (double)(clk_end - clk_start) / CLOCKS_PER_SEC / 10.0; printf("ijk:%f\t, ikj:%f\n", t_ijk, t_ikj); }修改此段代码让结果为ijk=3.536100,jik:2.44900

#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<time.h>#define M 400 //定义阶层的最大值 int main(void){ clock_t start1,start2,start3,start4,start5,start6,finish1,finish2,finish3,finish4,finish5,finish6; double total_time1,total_time2,total_time3,total_time4,total_time5,total_time6; int sum=0; int a[M][M]={0},b[M][M]={0},c[M][M]={0}; int i,j,k,n; for (i=0; i<M;i++){ //随机生成矩阵 a[],b[] for(j=0;j<M;j++) { a[i][j] =rand()%100; } } for (i=0;i<M;i++){ for(j=0;j<M;j++) { b[i][j] = rand()%100; } } for(n=50;n<=M;n+=50){ //计算每个50个阶层的六个不同矩阵乘法的运行时间 printf("阶层为:%d ",n); start1=clock(); for(i=0;i<n;i++){ for(j=0;j<n;j++){ sum=0; for(k=0;k<150;k++){ sum+=a[i][k]*b[k][j]; } c[i][j]+=sum; } } finish1=clock(); total_time1=(double)(finish1-start1)/CLOCKS_PER_SEC; printf("ijk:%f 秒 ",total_time1); start2=clock(); for(j=0;j<n;j++){ for(i=0;i<n;i++){ sum=0; for(k=0;k<150;k++){ c[i][j]=sum+c[i][j]; } } } finish2=clock(); total_time2=(double)(finish2-start2)/CLOCKS_PER_SEC; printf("jik:%f 秒 ",total_time2); start3=clock(); for(k=0;k<n;k++){ for(j=0;j<n;j++){ for(i=0;i<n;i++){ c[i][j]+=a[i][k]*b[k][j]; } } } finish3=clock(); total_time3=(double)(finish3-start3)/CLOCKS_PER_SEC; printf("kji:%f 秒 ",total_time3); start4=clock(); for(i=0;i<n;i++){ for(k=0;k<n;k++) { double r=a[i][k]; for(j=0;j<n;j++){ c[i][j]=r*b[k][j]+c[i][j]; } } } finish4=clock(); total_time4=(double)(finish4-start4)/CLOCKS_PER_SEC; printf("ikj:%f 秒 ",total_time4); start5=clock(); for(j=0;j<n;j++){ for(k=0;k<n;k++) { double r=b[k][j]; for(i=0;i<n;i++){ c[i][j]=a[i][k]*r+c[i][j]; } } } finish5=clock(); total_time5=(double)(finish5-start5)/CLOCKS_PER_SEC; printf("jki:%f 秒 ",total_time5); start6=clock(); for(k=0;k<n;k++){ for(i=0;i<n;i++) { double r=a[i][k]; for(j=0;j<n;j++){ c[i][j]=r*b[k][j]+c[i][j]; } } } finish6=clock(); total_time6=(double)(finish6-start6)/CLOCKS_PER_SEC; printf("kij:%f 秒 \n",total_time5); } return 0;} 在此代码的基础上改进矩阵乘法代码,使其运行更快

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