MODEL.setObjective(gurobipy.quicksum((x[i,j,c] * self.C1 * (abs(t[j,c].getValue() - self.DueDate[j])) File src\gurobipy\var.pxi:125 in gurobipy.Var.__getattr__ File src\gurobipy\var.pxi:153 in gurobipy.Var.getAttr File src\gurobipy\attrutil.pxi:35 in gurobipy.__getattr File src\gurobipy\attrutil.pxi:23 in gurobipy.__getattrinfo AttributeError: 'gurobipy.Var' object has no attribute 'getValue'

这个错误提示表明，在你的代码中，某个 gurobipy.Var 对象并没有 getValue() 方法，因此无法调用该方法。可能的原因是，你没有正确地初始化该变量，或者没有在变量的声明中指定它们的类型。你需要检查代码中与该变量相关的部分，以确保正确地声明和初始化变量，并确保变量具有正确的类型。你也可以查看 gurobipy.Var 的文档，以了解哪些方法和属性可用。

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') 你看一眼这段代码

这段代码是一个基于Gurobi库的Python代码，用于解决一个车辆路径规划问题。代码中使用了二进制变量x[k, j]，表示配送点j是否由无人车k进行配送。然后，通过添加约束条件来限制每个配送点只能被一个无人车访问，并且每个无人车的总配送容量不能超过限制。最后，目标函数根据配送点之间的距离和无人车的路径来计算最小化的目标值。

在代码的最后，使用model.optimize()来求解模型，并根据求解结果打印出最优解。如果找到了最优解，将会打印出每个无人车的路径和访问的客户。如果没有找到最优解，则打印出未找到最优解的提示。

请注意，这段代码是一个简化的示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和扩展。

mdl.setObjective(c0*quicksum(x[0,j,k,t] for j in V0 for k in K for t in T) +c1*quicksum((dij[i,j]*x[i,j,k,t]) for i in V for j in V1 for k in K for t in T if i!=j)）mdl.addConstrs(quicksum(x[i,j,k,t] for i in V for k in K if i!=j)<=1 for j in V0 for t in T) #约束(2) mdl.addConstrs(quicksum(x[i,h,k,t] for i in V if i!=h) ==quicksum(x[h,j,k,t] for j in V1 if j!=h) for h in V0 for k in K for t in T) mdl.addConstrs(quicksum(x[i,h,k,t] for i in V if i!=h)==y[h,k,t] for h in V0 for k in K for t in T) mdl.addConstrs(quicksum(x[h,j,k,t] for j in V1 if j!=h)==y[h,k,t] for h in V0 for k in K for t in T) #约束(3) mdl.addConstrs(quicksum(x[0, j, k,t] for j in V0) == quicksum(x[i, n + 1, k,t] for i in V0) for k in K for t in T) mdl.addConstrs(quicksum(x[0, j, k,t] for j in V0) <= 1 for k in K for t in T) mdl.addConstrs(quicksum(x[i, n + 1, k,t] for i in V0) <= 1 for k in K for t in T) 其中设施我主问题的模型

根据您提供的代码，我可以看出您的 IRP 问题是一个带有多个约束条件的混合整数线性规划问题，使用 Benders 分解方法可以将其分解为一个主问题和一个副问题。主问题包含所有的整数变量和一部分约束条件，副问题包含所有的连续变量和另一部分约束条件。以下是一个简单的 Benders 分解模板，您可以根据自己的问题对其进行修改：

from gurobipy import *

# 定义主问题
master = Model("master")
x = master.addVars(..., vtype=GRB.BINARY, name="x")
y = master.addVars(..., vtype=GRB.CONTINUOUS, name="y")
master.setObjective(..., GRB.MINIMIZE)
master.addConstrs(...)
master.setParam("OutputFlag", 0)

# 定义副问题
subproblem = Model("subproblem")
z = subproblem.addVars(..., vtype=GRB.CONTINUOUS, name="z")
subproblem.setObjective(..., GRB.MINIMIZE)
subproblem.addConstrs(...)
subproblem.setParam("OutputFlag", 0)

# 定义 Benders 分解算法
while True:
    # 解决主问题
    master.optimize()

    # 解决副问题
    subproblem.setObjective(...)
    subproblem.addConstrs(...)
    subproblem.optimize()

    # 更新主问题的界限
    if subproblem.objVal > master.ObjVal + 0.01:
        master.addConstr(...)
    else:
        break

# 输出结果
print("Optimal solution:", master.objVal)
for i in range(...):
    if x[i].x > 0.5:
        print("x[{}] = {}".format(i, x[i].x))
for h in range(...):
    for k in range(...):
        for t in range(...):
            print("y[{}, {}, {}] = {}".format(h, k, t, y[h,k,t].x))

在上面的模板中，`...` 表示需要根据您的具体问题进行填充。需要注意的是，Benders 分解方法在求解 IRP 问题时可能会遇到计算时间过长、内存不足等问题，需要对问题进行合理的削减和调整。