gurobi中vtype='C'是什么意思

在 Gurobi 中，参数 `vtype='C'` 表示将变量声明为连续变量（Continuous Variable）。连续变量是指可以取任意实数值的变量，没有限制。在数学规划中，连续变量常用于表示可以在一个范围内取任意值的变量，例如物品的重量、价格等。

当您在 Gurobi 的模型中使用 `vtype='C'` 时，即将变量声明为连续变量，Gurobi 会将这些变量视为可以取任意实数值的变量，并相应地应用求解算法和优化技术。

除了连续变量，Gurobi 还支持其他类型的变量，如整数变量（`vtype='I'`）和二进制变量（`vtype='B'`）。根据问题的特性和约束条件，您可以选择适当的变量类型来建模和求解您的优化问题。

相关问题

import gurobipy as gp import numpy as np import math delta = 0.005 S = 10 # 历史数据个数 T = 20 # T个阶段 c_p = 225 tau = 13500 # 预期收益目标 z_bar = 1 # 需求上届 C_re = 20 C_se = 30 h = 3.25 # 超储成本 zbar = 1 # 需求上届 q = 0.2 # 维修率 sigma = 0.1 # 标准差 z_hat = np.around((1 - 1 * np.random.rand(S, T)) * zbar) # 假设历史数据 i = np.arange(1, T + 1) # [1,2,...,n] e_sigma = np.logspace(1, T - 1, T, base=np.exp(-sigma)) # 创建模型 model = gp.Model() # 创建变量 x = model.addVar(lb=0, vtype=gp.GRB.CONTINUOUS, name="x") k = model.addVar(lb=0, vtype=gp.GRB.CONTINUOUS, name="k") eta1 = model.addVar(T, vtype=gp.GRB.BINARY, name="eta1") eta2 = model.addVar(T, vtype=gp.GRB.BINARY, name="eta2") y = {} for s in range(S): y[s] = model.addVar(lb=0, vtype=gp.GRB.CONTINUOUS, name="y_" + str(s)) e = gp.quicksum([math.exp(-delta * t) for t in range(1, T + 1)]) # 添加约束 for s in range(S): lhs = gp.dot(eta1[s], z_bar) + (gp.dot((C_re * q + C_se), e) - eta1[s] + eta2[s]) @ z_hat[s] / S model.addConstr(y[s] >= lhs) model.addConstr(gp.norm2((C_re * q + C_se) @ e - eta1[s] + eta2[s]) <= k) model.addConstr(c_p @ x + gp.quicksum([gp.exp(-delta * t) * h @ x for t in range(1, T + 1)]) + gp.quicksum([y[s] / S for s in range(S)]) <= tau) # 添加目标 model.setObjective(gp.abs_(k), sense=gp.GRB.MINIMIZE) # 求解 model.optimize()

这是一个使用Gurobi进行优化的Python脚本，主要是解决一个决策问题。具体来说，它建立了一个数学模型，通过一些变量和约束条件来描述一个决策问题，并且最小化一个目标函数。在这个模型中，有一些变量可以调整，例如x、k和eta1等等，这些变量会影响目标函数的值。同时，还有一些约束条件，例如y的约束条件，这些约束条件限制了变量的取值范围，使得问题更加严谨。最终，通过使用Gurobi的求解器，可以得到一个最优解，用于指导实际决策。

设置了w，w = m.addVars(range(route_plan), vtype='C',lb=0,ub=1,name='w')，w_val = m.getAttr('w', w)为什么报错AttributeError: 'gurobipy.Model' object has no attribute 'w'

这个错误是因为在Gurobi的模型对象中没有名为'w'的属性。

在Gurobi中，变量对象可以使用addVars()方法创建，但是它们不会自动添加到模型对象中。您需要将变量添加到模型对象中，然后才能使用getAttr()方法来获取变量的属性。

在这种情况下，您需要将变量w添加到模型对象m中，例如：

w = m.addVars(range(route_plan), vtype='C', lb=0, ub=1, name='w')
m.update() # 将变量添加到模型中
w_val = m.getAttr('x', w)

这里的m.update()方法将添加所有未添加到模型中的变量和约束。这样，您就可以使用getAttr()方法来获取变量的属性。