python调用gurobi求解混合整数规划问题时，支持严格不等式的约束条件吗

在Gurobi中，可以支持严格不等式的约束条件。特别地，如果你的问题是混合整数线性规划（MILP）问题，那么你可以使用Gurobi的Python接口来定义这样的约束条件。

在Python中，你可以使用Gurobi的模型对象（`Model`）来定义问题和约束条件。对于一个基于Gurobi的MILP问题，你可以使用`addConstr`方法来添加约束条件。在添加约束条件时，你可以使用"<="、">="或"=="等符号来表示不等式、等式或者不等式约束条件。

例如，你可以使用以下代码来添加一个严格不等式约束条件：

import gurobipy as gp

model = gp.Model("example")

x = model.addVar(lb=0, ub=10, vtype=gp.GRB.CONTINUOUS, name="x")
y = model.addVar(lb=0, ub=10, vtype=gp.GRB.CONTINUOUS, name="y")

model.addConstr(x + y <= 5)
model.addConstr(x - y >= 3) # 这里使用了严格不等式
model.addConstr(x + y >= 0)

model.setObjective(x + y, gp.GRB.MINIMIZE)
model.optimize()

在这个例子中，第二个约束条件使用了严格不等式">="，但是Gurobi会自动将其转换为非严格不等式">=". 因此，你可以放心使用严格不等式约束条件来定义你的MILP问题。