# 定义变量x = model.addVar(lb=-GRB.INFINITY, ub=GRB.INFINITY, vtype=GRB.CONTINUOUS, name="x")y = model.addVar(lb=-GRB.INFINITY, ub=GRB.INFINITY, vtype=GRB.CONTINUOUS, name="y")z = model.addVar(vtype=GRB.BINARY, name="z")# 添加约束model.addConstr(z <= 1)model.addConstr(z >= 0)model.addGenConstrIndicator(z, True, x == y, name="con1")model.addGenConstrIndicator(z, False, x != y, name="con2")

这段代码是之前回答的if-else条件约束的实现代码，它的作用是将条件约束转化为线性约束，以便于使用gurobipy求解。具体实现方法是：先定义两个连续变量x和y，以及一个0-1决策变量z；然后添加两个约束来保证z的取值在[0,1]内；最后使用Model.addGenConstrIndicator()方法来添加if-else条件约束。

这段代码的具体解释如下：

- 第一行定义了连续变量x，取值范围为[-∞,∞]，变量类型为CONTINUOUS，变量名为"x"；
- 第二行定义了连续变量y，取值范围为[-∞,∞]，变量类型为CONTINUOUS，变量名为"y"；
- 第三行定义了0-1决策变量z，变量类型为BINARY，变量名为"z"；
- 第四行添加了一个约束，保证z的取值不超过1；
- 第五行添加了一个约束，保证z的取值不小于0；
- 第六行使用Model.addGenConstrIndicator()方法，当z为True时，即z=1时，添加一个x==y的线性约束；
- 第七行使用Model.addGenConstrIndicator()方法，当z为False时，即z=0时，添加一个x!=y的线性约束。

这样，我们就可以使用gurobipy来求解if-else条件约束了。

相关问题

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)

这段代码是为数学规划模型中的决策变量`x`进行定义和建立的过程。

首先，创建一个空字典`x`，然后通过循环遍历`CostKey`中的元组，依次赋值给变量`i`和`j`。

在循环中，利用`m.addVar()`函数为每个决策变量`x[i, j]`定义变量的取值范围（0到正无穷大），并指定变量类型为整数。

接着，根据变量`i`和`j`的值，为每个决策变量命名，命名规则为"x"加上`i`和`j`的数字部分。

最后，将字典`x`转化为元组字典，方便后续对决策变量进行操作和求解。

总之，这段代码实现了对决策变量的定义和建立过程，为数学规划模型的求解提供了数据基础。

def mycallback(s1, where = None): global feasible_solutions # 在函数中使用全局变量 x = s1._x # 获取变量x if where == GRB.Callback.MULTIOBJ: # 获取当前得到的解 x_sol = s1.cbGetSolution(x) feasible_solutions.append(x_sol) # 将解添加到列表中 elif where == GRB.Callback.MIPSOL: # 当找到下一个可行解时，也将其添加到列表中 obj_bound =s1.cbGet(GRB.Callback.MIPSOL_OBJBND) if obj_bound is not None and obj_bound < GRB.INFINITY: feasible_solutions.append(s1.cbGetSolution(x)) #子问题1没超时 def sp1(pi,perovertimecost,normal_mean,numpatient,patient_sequence): s1 = gp.Model("sp1") m=10 # 定义变量 bnewplan1 = [] for q in range(m): bnewplan1.append([]) for i in range(numpatient): bnewplan1[q].append(s1.addVar(vtype='B', name='bnewplan1')) s1._x = bnewplan1 #设置目标函数、约束条件 sp1obj = gp.quicksum(pi[i]*bnewplan1[q][i] for q in range(m) for i in range(numpatient)) s1.setObjective(sp1obj,GRB.MAXIMIZE) s1.addConstrs(gp.quicksum(bnewplan1[q][i]*normal_mean[i] for i in range(numpatient)) +80-optime<=0 for q in range(m)) global feasible_solutions feasible_solutions = [] # 声明全局变量 # 设置回调函数 s1.setParam(GRB.Param.SolutionLimit, 1e3) s1.params.outputFlag = 0 # 关闭输出 s1.optimize(mycallback) s1.optimize() sp_obj=s1.objval print('子问题的最优解为',sp_obj) print('feasible_solutions',feasible_solutions) 这段代码中为什么输出的feasible_solutions为空

在你的代码中，`feasible_solutions` 初始化为空列表 `[]` 是正确的。然而，在回调函数 `mycallback` 中，在 `GRB.Callback.MULTIOBJ` 的情况下，你将每个解添加到 `feasible_solutions` 列表中。但在 `GRB.Callback.MIPSOL` 的情况下，你没有将解添加到列表中。

要解决这个问题，你可以在 `GRB.Callback.MIPSOL` 的情况下，使用与 `GRB.Callback.MULTIOBJ` 相同的代码将解添加到 `feasible_solutions` 列表中。以下是修改后的代码示例：

elif where == GRB.Callback.MIPSOL:
    # 当找到下一个可行解时，将其添加到列表中
    obj_bound = s1.cbGet(GRB.Callback.MIPSOL_OBJBND)
    if obj_bound is not None and obj_bound < GRB.INFINITY:
        x_sol = s1.cbGetSolution(x)
        feasible_solutions.append(x_sol)

在这个示例中，当找到下一个可行解时，将解存储在变量 `x_sol` 中，并将其添加到 `feasible_solutions` 列表中。

请确保在调用 `s1.optimize(mycallback)` 前将 `global feasible_solutions` 放在函数之外，以便全局变量能够正确使用。

这样修改后，你应该能够将找到的可行解添加到 `feasible_solutions` 列表中，并输出非空列表。