python代码用gurobi获取模型的对偶模型
时间: 2024-05-11 22:17:24 浏览: 7
要获取 Gurobi 模型的对偶模型,可以使用 Gurobi 的 `Model.getAttr()` 方法。具体步骤如下:
1. 获取 Gurobi 模型对象 `model`。
2. 调用 `model.getAttr('FarkasDual')` 方法,该方法返回模型的 Farkas 对偶模型,它是一个字典对象,其中键为变量名称,值为变量的对偶值。
以下是获取 Gurobi 模型对偶模型的示例代码:
```python
import gurobipy as gp
# 创建 Gurobi 模型对象
model = gp.Model()
# 添加变量和约束
# ...
# 求解模型
model.optimize()
# 获取对偶模型
dual_vars = model.getAttr('FarkasDual')
# 输出对偶变量
for var_name, dual_value in dual_vars.items():
print(f'Dual variable for {var_name}: {dual_value}')
```
注意:要获取对偶模型,必须在求解模型之后调用 `getAttr('FarkasDual')` 方法。如果在求解之前调用该方法,会返回空字典。此外,只有线性规划问题才有对偶模型。如果模型是混合整数规划或二次规划等非线性规划问题,则无法获取对偶模型。
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python代码用gurobi获取模型的对偶值
要获取Gurobi模型的对偶值,可以使用以下Python代码:
```python
import gurobipy as gp
# 创建模型
model = gp.Model()
# 添加变量和约束
# ...
# 求解模型
model.optimize()
# 获取对偶值
dual_values = model.getAttr('Pi', model.getConstrs())
# 打印对偶值
print(dual_values)
```
在上面的代码中,`getAttr()` 方法用于获取模型属性,`'Pi'` 表示获取约束的对偶值,`getConstrs()` 方法用于获取所有约束,`dual_values` 变量保存了所有约束的对偶值。
gurobi获取原模型的对偶模型
您可以使用Gurobi中的Model.write()方法来将原模型写入一个LP或MPS文件中。然后使用Gurobi的命令行工具或其他线性规划求解器,将该文件读入并求解其对偶问题,即可得到原模型的对偶模型。具体步骤如下:
1. 在Gurobi中创建并求解原模型,假设模型对象为model。
2. 使用Model.write()方法将模型写入一个LP或MPS文件中,例如:
```
model.write("original_model.lp")
```
这将原模型写入一个名为"original_model.lp"的LP文件中。
3. 使用其他线性规划求解器或Gurobi的命令行工具,将该LP文件读入并求解其对偶问题,例如:
```
grb_env.setParam('OutputFlag', 0)
grb_env.setParam('Method', 2)
grb_env.setParam('DualReductions', 0)
grb.env.read("original_model.lp")
grb_model = grb_env.getVars()
grb_model.optimize()
```
这将使用Gurobi求解器读入"original_model.lp"文件,并求解其对偶问题。其中,OutputFlag参数设置为0表示不输出求解过程,Method参数设置为2表示使用对偶单纯形法求解,DualReductions参数设置为0表示禁用对偶约简(可选)。求解结果保存在grb_model中。