给我一个Python调用Gurobi实现二阶段自适应鲁棒优化的C&CG算法的完整示例

在Python中，使用Gurobi库来实现二阶段自适应鲁棒优化的C&CG（ Cutting Plane and Conic Gradients，切割平面法与共轭梯度法）算法需要一些步骤。首先，你需要安装Gurobi Python接口并了解基本的Gurobi API。下面是一个简单的示例，假设你已经有了一个线性目标函数和线性约束的模型：

# 导入必要的库
from gurobipy import Model, GRB, quicksum

# 初始化Gurobi环境
env = GRB.Env()
model = Model(env)

# 假设我们有变量x和常数c
x = model.addVars(num_vars) # 假设num_vars是你的变量数量
c = [...] # 线性系数列表

# 定义目标函数和约束
obj = quicksum(c_i * x_i for c_i, x_i in zip(c, x))
model.setObjective(obj, GRB.MINIMIZE)

# 第一阶段：原始模型
model.update()  # 更新模型状态
model.optimize()

# 获取第一阶段解
solution = x.X

# 第二阶段：生成鲁棒切片
cut_data = generate_cutting_planes(solution)  # 这部分取决于你的鲁棒性需求，假设函数能返回新的切片信息

# 将新切片添加到模型中
for cut in cut_data:
    model.addConstr(quicksum(cut['coeff'] * x_i for c_i, x_i in zip(cut['coeff'], x)) >= cut['right_hand_side'])

# 重复第二阶段直至收敛
while not is_converged(model):
    model.optimize()

# 最终解
final_solution = x.X

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