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

在Python中，你可以利用Gurobi Optimizer这款强大的线性规划和整数规划求解器来实现二阶段自适应鲁棒优化(Cutting Plane and Column Generation, C&CG)算法。以下是一个简单的步骤概述：

首先，你需要安装Gurobi Python接口。如果你还没有安装，可以在这里下载：https://www.gurobi.com/documentation/9.0/refman/python_installation.html

然后，导入必要的库并设置Gurobi环境：

import gurobipy as gp
from gurobipy import GRB

# 初始化 Gurobi
model = gp.Model("RobustOpt")

对于二阶段法，你会有两个主要部分：基础问题（Master Problem, MP）和增广问题（Cutting Plane Problem, CCP）。MP用于确定最优解的初始范围，CCP则用来生成新约束（切平面）。

**第一步：建立基础问题**
假设你有决策变量 `x` 和目标函数 `obj`, 需要考虑的是不确定性集合，可以用一些离散或连续变量表示。例如，你可以这样建模：

# 定义决策变量
x = model.addMVar(n, lb=0, ub=None, vtype=GRB.CONTINUOUS)

# 添加原始的目标函数
obj = ... # 根据你的具体需求构建

# 添加MP到模型
model.setObjective(obj)

**第二步：迭代过程**
在每一轮迭代中：

1. 解决MP，得到当前的最优解 `x_opt`。
2. 构造CCP，通常涉及计算在给定 `x_opt` 下的敏感度分析，找出最大影响的不确定因素，并添加相应的切平面。
3. 如果CCP无可行解，则结束；如果有，则更新模型，包括新增的切平面，并返回到第一步。

这里的关键在于如何定义CCP的具体形式以及如何处理切平面的添加和删除策略。这通常需要根据实际问题的特点和鲁棒优化的需求来设计。

最后，运行优化并获取结果：

model.optimize()
solution = x.X
# 获取其他相关信息
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