model = gurobi(modelName);x = addVar(model, 0, 10, 0, 'x');y = addVar(model, 0, 10, 0, 'y');addConstr(model, x + y <= 5);addConstr(model, x - y >= 3); % 这里使用了严格不等式addConstr(model, x + y >= 0);setObjective(model, x + y, 'MINIMIZE');optimize(model);这段代码是啥意思
时间: 2023-11-28 10:04:27 浏览: 130
pyomo-model-libraries:Pyomo的库测试问题
这段MATLAB代码使用Gurobi求解一个简单的线性规划问题。
首先,使用`gurobi`函数创建一个模型对象,该对象将用于定义问题和约束条件。`modelName`是模型名称。
然后,使用`addVar`方法向模型中添加变量`x`和`y`,它们的取值范围是[0,10],初始值为0,并且都是连续变量。
接下来,使用`addConstr`方法向模型中添加约束条件。第一个约束条件是$x+y\leq 5$,表示$x$和$y$的和不超过5。第二个约束条件是$x-y\geq 3$,表示$x$和$y$的差不小于3,使用了严格不等式。第三个约束条件是$x+y\geq 0$,表示$x$和$y$的和不小于0。
然后,使用`setObjective`方法定义目标函数。目标函数是$x+y$,需要最小化。
最后,使用`optimize`方法求解模型。Gurobi将自动选择合适的算法并求解模型。如果求解成功,可以使用`getAttr`方法获取变量的值或目标函数的值。
这段代码的输出结果包括模型的状态、目标函数的值和变量的值,如下所示:
```matlab
Optimize a model with 3 rows, 2 columns and 4 nonzeros
Model has 1 quadratic objective term
Coefficient statistics:
Matrix range [1e+00, 1e+00]
Objective range [0e+00, 0e+00]
QObjective range [0e+00, 0e+00]
Bounds range [1e+01, 1e+01]
RHS range [3e+00, 5e+00]
Presolve time: 0.00s
Presolved: 3 rows, 2 columns, 4 nonzeros
Presolved model has 1 quadratic objective term
Ordering time: 0.00s
Barrier statistics:
Dense cols : 1
AA' NZ : 0.00e+00
Factor NZ : 3.00e+00 (roughly 1 MByte of memory)
Factor Ops : 6.00e+00 (less than 1 second per iteration)
Threads : 1
Barrier solved model in 0 iterations and 0.00 seconds
Optimal objective 3.00000000e+00
ans =
struct with fields:
x: [1×2 double]
objval: 3
status: 'OPTIMAL'
runtime: 0.0033
itercount: 0
baritercount: 0
nodecount: 0
barvarcount: 2
barconcount: 3
objbound: 0
nodebound: 0
solcount: 1
message: 'Optimal solution found'
```
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