x[i,j] 表示订单i分配给车辆j的数量 y[i,j] 表示订单i是否分配给车辆j c表示成本系数 目标函数 ( \text{minimize} \sum_{ij} c y_{ij} x_{ij}) 使用java+gurobi编写目标函数

在Java中利用Gurobi优化库来实现带有成本系数 \( c \) 的目标函数，其中 \( x_{ij} \) 是订单i分配给车辆j的数量，\( y_{ij} \) 是分配决策变量（通常是二元，即0或1），表示是否分配。目标是最小化总成本。以下是使用Gurobi创建一个线性目标函数的简化代码示例：

import org.apache.commons.math3.linear.RealMatrix;
import com.gurobi.GurobiError;
import com.gurobi.GurobiModel;
import com.gurobi.GurobiOptimier;
import com.gurobi.GurobiVariable;

public class VRPTWObjective {

    private GurobiModel model; // Gurobi模型实例

    // 假设我们有一个订单-车辆矩阵x和二元分配矩阵y
    private RealMatrix x;
    private boolean[][] y;

    public void setModel(GurobiModel model) {
        this.model = model;
    }

    // 创建目标函数
    public void createObjective(double[] costCoefficients) throws GurobiError {
        double totalCost = 0.0;
        for (int i = 0; i < x.getRowDimension(); i++) { // 对于每个订单
            for (int j = 0; j < x.getColumnDimension(); j++) { // 和每个车辆
                if (y[i][j]) { // 如果订单分配给车辆
                    totalCost += costCoefficients[j] * x.getEntry(i, j); // 加入相应的成本
                }
            }
        }

        // 创建并添加目标变量
        GurobiVariable objectiveVar = model.createVar(0, Double.MAX_VALUE, "Total Cost", GRB.MINIMIZE);
        model.setObjective(objectiveVar, GRB.MINIMIZE, totalCost);
    }

    // 当模型优化完成后，可以通过getSolutionValue获取最小化的目标函数值
    public double getMinimizedCost() {
        return model.getObjective().getDouble();
    }
}

这段代码定义了一个目标函数类，用于在Gurobi环境中构建和优化目标。在实际应用中，你需要先初始化Gurobi模型，设置决策变量和约束，然后调用`createObjective`方法设置目标函数。