python调用gurobi求解benders
时间: 2023-10-03 09:09:31 浏览: 65
要使用Gurobi求解Benders分解模型,首先需要在Python中安装Gurobi Optimizer,并使用Gurobi Python API编写代码。
以下是一个示例代码,展示了如何使用Gurobi Python API求解Benders分解模型:
```python
import gurobipy as gp
# 定义主问题
master = gp.Model("master")
x = master.addVars(2, obj=[2, 3], vtype=gp.GRB.CONTINUOUS, name="x")
master.addConstr(x[0] + x[1] <= 4, "c0")
master.addConstr(x[0] - x[1] <= 1, "c1")
# 定义子问题
subproblem = gp.Model("subproblem")
y = subproblem.addVars(2, obj=[1, -1], vtype=gp.GRB.CONTINUOUS, name="y")
subproblem.addConstr(y[0] + y[1] <= 2, "d0")
# 定义Benders分解模型
benders = gp.Model("benders")
benders.setParam('OutputFlag', 0)
# 将主问题添加到Benders分解模型中
benders.setObjective(master.getObjective(), gp.GRB.MINIMIZE)
benders.addVars(master.getVars(), lb=master.getVars(), ub=master.getVars(), obj=master.getVars())
# 添加子问题约束到Benders分解模型中
benders.addConstrs((y[i] == benders.getVarByName("x[" + str(i) + "]") for i in range(2)), "subproblem_constrs")
# 解决Benders分解模型
benders.optimize()
# 输出结果
print("Objective value: ", benders.ObjVal)
print("x[0]: ", benders.getVarByName("x[0]").X)
print("x[1]: ", benders.getVarByName("x[1]").X)
```
在这个示例代码中,我们首先定义了一个主问题和一个子问题。主问题和子问题都是线性规划问题。然后,我们将主问题添加到Benders分解模型中,并将子问题约束添加到Benders分解模型中。最后,我们使用Benders分解模型求解问题,并输出结果。
需要注意的是,这只是一个简单的示例代码,实际的Benders分解模型可能更加复杂。因此,在实际应用中,需要根据具体问题编写代码。