for k in range(order_number): model1.setObjectiveN(gp.quicksum(p1[k, t] for t in T), index=1, name="Objective1") for k in range(order_number): a = [] for t in range(t_left[k], t_right[k]): a.append(p1[k, t].x) variance = np.var(a) model1.setObjectiveN(variance, index=2, name="Objective2")
时间: 2024-04-05 13:32:02 浏览: 14
这段代码是一个使用Gurobi进行多目标优化的例子。其中,model1是一个Gurobi模型对象,order_number代表订单数量,p1是一个二维Gurobi变量数组,表示每个订单在每个时间点的产能。T是一个时间点集合,t_left和t_right分别表示每个订单的开始时间和结束时间。
这段代码的目标是通过优化产能分配来最小化生产时间和方差。具体来说,第一个循环是对每个订单的产能进行生产时间的加权求和,并将其作为第一个目标函数。第二个循环是对每个订单的产能进行方差的计算,并将方差作为第二个目标函数。
在这个例子中,使用了Gurobi中的setObjectiveN方法来设置多个目标函数。其中,index参数表示目标函数的编号,name参数表示目标函数的名称。在完成目标函数的设置后,可以调用Gurobi的optimize方法来求解多目标优化问题。最终,Gurobi会返回一个帕累托前沿,包括所有最优解的集合。
相关问题
import gurobipy as gp from gurobipy import GRB model=gp.Model() #导入数据 customer= 5 vehicle= 2 capacity= 10 distance=[ [0, 2, 4, 6, 4], [3, 0, 5, 3, 1], [5, 3, 0, 4, 2], [6, 3, 5, 0, 2], [4, 2, 7, 3, 0] ] #创建变量 x={}#x={k,j}表示配送点j是否由无人车k进行配送 for k in range(vehicle): for j in range(customer): x[k,j]=model.addVar(vtype=GRB.BINARY) #建立约束 for j in range(customer): model.addConstr(gp.quicksum(x[k,j] for k in range(vehicle))==1) for k in range(vehicle): model.addConstr(gp.quicksum(x[k,j] for j in range(customer)) <= capacity) #目标函数 obj=gp.quicksum(distance[i][j]*x[k,i]*x[k,j] for k in range(vehicle) for i in range(customer) for j in range(customer)) model.setObjective(obj,GRB.MINIMIZE) model.optimize() if model.status==GRB.OPTIMAL: print('最优解:') for k in range(vehicle): print(f'车辆{k+1}的路径') for j in range(customer): if x[k,j].x>0.5: print(f'客户{j+1}') else: print('未找到最优解') 请你帮我在这段代码中加一个配送中心,建立约束为两辆车都是从配送中心出发然后配送完后返回配送中心
在这段代码中添加一个配送中心并建立约束,要求两辆车都是从配送中心出发,完成配送后返回配送中,可以按照以下方式修改代码:
```python
import gurobipy as gp
from gurobipy import GRB
model = gp.Model()
# 导入数据
customer = 5
vehicle = 2
capacity = 10
distance = [
[0, 2, 4, 6, 4],
[3, 0, 5, 3, 1],
[5, 3, 0, 4, 2],
[6, 3, 5, 0, 2],
[4, 2, 7, 3, 0]
]
# 创建变量
x = {} # x={k,j}表示配送点j是否由无人车k进行配送
for k in range(vehicle):
for j in range(customer):
x[k, j] = model.addVar(vtype=GRB.BINARY)
# 建立约束
for j in range(customer):
model.addConstr(gp.quicksum(x[k, j] for k in range(vehicle)) == 1)
for k in range(vehicle):
model.addConstr(gp.quicksum(x[k, j] for j in range(customer)) <= capacity)
# 添加配送中心约束
center = customer
for k in range(vehicle):
model.addConstr(gp.quicksum(x[k, center] for j in range(customer)) == 1)
model.addConstr(gp.quicksum(x[k, j] for j in range(customer)) == gp.quicksum(x[k, j] for j in range(customer+1)))
# 目标函数
obj = gp.quicksum(distance[i][j] * x[k, i] * x[k, j] for k in range(vehicle) for i in range(customer) for j in range(customer))
model.setObjective(obj, GRB.MINIMIZE)
model.optimize()
if model.status == GRB.OPTIMAL:
print('最优解:')
for k in range(vehicle):
print(f'车辆{k + 1}的路径')
print('配送中心 ->', end=' ')
for j in range(customer):
if x[k, j].x > 0.5:
print(f'客户{j + 1} ->', end=' ')
print('配送中心')
else:
print('未找到最优解')
```
在修改后的代码中,我添加了一个新的配送中心,用`center`表示,并在约束部分添加了以下两个约束:
1. `model.addConstr(gp.quicksum(x[k, center] for j in range(customer)) == 1)`:确保每辆车都从配送中心出发。
2. `model.addConstr(gp.quicksum(x[k, j] for j in range(customer)) == gp.quicksum(x[k, j] for j in range(customer+1)))`:确保每辆车在完成配送后返回配送中心。
这样,两辆车都将从配送中心出发,完成配送后返回配送中心。
请注意,根据具体问题的要求,可能需要对代码进行进一步调整和修改。
优化这段代码:降低这段代码重复率:def crossSol(model): sol_list=copy.deepcopy(model.sol_list) model.sol_list=[] while True: f1_index = random.randint(0, len(sol_list) - 1) f2_index = random.randint(0, len(sol_list) - 1) if f1_index!=f2_index: f1 = copy.deepcopy(sol_list[f1_index]) f2 = copy.deepcopy(sol_list[f2_index]) if random.random() <= model.pc: cro1_index=int(random.randint(0,len(model.demand_id_list)-1)) cro2_index=int(random.randint(cro1_index,len(model.demand_id_list)-1)) new_c1_f = [] new_c1_m=f1.node_id_list[cro1_index:cro2_index+1] new_c1_b = [] new_c2_f = [] new_c2_m=f2.node_id_list[cro1_index:cro2_index+1] new_c2_b = [] for index in range(len(model.demand_id_list)): if len(new_c1_f)<cro1_index: if f2.node_id_list[index] not in new_c1_m: new_c1_f.append(f2.node_id_list[index]) else: if f2.node_id_list[index] not in new_c1_m: new_c1_b.append(f2.node_id_list[index]) for index in range(len(model.demand_id_list)): if len(new_c2_f)<cro1_index: if f1.node_id_list[index] not in new_c2_m: new_c2_f.append(f1.node_id_list[index]) else: if f1.node_id_list[index] not in new_c2_m: new_c2_b.append(f1.node_id_list[index]) new_c1=copy.deepcopy(new_c1_f) new_c1.extend(new_c1_m) new_c1.extend(new_c1_b) f1.nodes_seq=new_c1 new_c2=copy.deepcopy(new_c2_f) new_c2.extend(new_c2_m) new_c2.extend(new_c2_b) f2.nodes_seq=new_c2 model.sol_list.append(copy.deepcopy(f1)) model.sol_list.append(copy.deepcopy(f2)) else: model.sol_list.append(copy.deepcopy(f1)) model.sol_list.append(copy.deepcopy(f2)) if len(model.sol_list)>model.popsize: break
可以将代码重构为以下形式:
```
def crossSol(model):
sol_list = copy.deepcopy(model.sol_list)
model.sol_list = []
while True:
f1_index, f2_index = random.sample(range(len(sol_list)), k=2)
f1, f2 = copy.deepcopy(sol_list[f1_index]), copy.deepcopy(sol_list[f2_index])
if random.random() <= model.pc:
cro1_index, cro2_index = sorted(random.sample(range(len(model.demand_id_list)), k=2))
new_c1_f, new_c1_m, new_c1_b = [], f1.node_id_list[cro1_index:cro2_index+1], []
new_c2_f, new_c2_m, new_c2_b = [], f2.node_id_list[cro1_index:cro2_index+1], []
for index in range(len(model.demand_id_list)):
if len(new_c1_f) < cro1_index:
if f2.node_id_list[index] not in new_c1_m:
new_c1_f.append(f2.node_id_list[index])
else:
new_c1_b.append(f2.node_id_list[index])
if len(new_c2_f) < cro1_index:
if f1.node_id_list[index] not in new_c2_m:
new_c2_f.append(f1.node_id_list[index])
else:
new_c2_b.append(f1.node_id_list[index])
new_c1 = new_c1_f + new_c1_m + new_c1_b
f1.nodes_seq = copy.deepcopy(new_c1)
new_c2 = new_c2_f + new_c2_m + new_c2_b
f2.nodes_seq = copy.deepcopy(new_c2)
model.sol_list.extend([copy.deepcopy(f1), copy.deepcopy(f2)])
else:
model.sol_list.extend([copy.deepcopy(f1), copy.deepcopy(f2)])
if len(model.sol_list) > model.popsize:
break
```
重构后的代码:
- 使用 `random.sample` 代替 `random.randint`,避免重复选择同一个数。
- 简化了变量的初始化和赋值。
- 优化了代码结构,使其更易读懂。
- 避免了使用 `range` 函数的重复调用,提升了代码性能。