设置了w，w = m.addVars(range(route_plan), vtype='C',lb=0,ub=1,name='w')，w_val = m.getAttr('w', w)为什么报错AttributeError: 'gurobipy.Model' object has no attribute 'w'

这个错误是因为在Gurobi的模型对象中没有名为'w'的属性。

在Gurobi中，变量对象可以使用addVars()方法创建，但是它们不会自动添加到模型对象中。您需要将变量添加到模型对象中，然后才能使用getAttr()方法来获取变量的属性。

在这种情况下，您需要将变量w添加到模型对象m中，例如：

w = m.addVars(range(route_plan), vtype='C', lb=0, ub=1, name='w')
m.update() # 将变量添加到模型中
w_val = m.getAttr('x', w)

这里的m.update()方法将添加所有未添加到模型中的变量和约束。这样，您就可以使用getAttr()方法来获取变量的属性。

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解释代码详细含义： # 定义变量 x = m.addVars(item_num, user_num, lb=0, ub=1, vtype=GRB.CONTINUOUS, name='x') w = m.addVars(relation_num, lb=0, ub=1, vtype=GRB.CONTINUOUS, name='w') # 定义目标函数 obj = gp.LinExpr() for i, j, r in triplets: obj += gp.quicksum(x[i, j] * np.dot(entity_embedding[i], entity_embedding[j] + relation_embedding[r]) for r in range(relation_num)) obj += gp.quicksum(w[r] * np.linalg.norm(relation_embedding[r], ord=2) for r in range(relation_num)) m.setObjective(obj, GRB.MAXIMIZE) # 添加约束条件 m.addConstrs(gp.quicksum(x[i, j] for i in range(item_num)) == 1 for j in range(user_num)) m.addConstrs(gp.quicksum(x[i, j] for j in range(user_num)) == 1 for i in range(item_num))

这段代码实现了一个线性规划问题的建模过程。其中，变量 $x$ 表示一个二维矩阵，大小为 $item\_num \times user\_num$，取值为 0 或 1，表示用户 $j$ 是否对物品 $i$ 感兴趣；变量 $w$ 表示一个一维向量，大小为 $relation\_num$，取值为 0 或 1，表示关系 $r$ 是否被考虑在内。

目标函数包含两个部分：第一部分是一个三元组求和，其中 $i,j,r$ 分别表示物品 $i$，用户 $j$，以及关系 $r$，$\text{entity\_embedding}$ 和 $\text{relation\_embedding}$ 分别表示物品和关系的向量表示，$\cdot$ 表示点积运算。第二部分是一个关系向量范数的求和，表示关系向量的规模大小。

约束条件包括两个部分：第一部分表示每个用户只能选择一个物品，即每列的和为 1；第二部分表示每个物品只能被一个用户选择，即每行的和为 1。

最后，使用 GUROBI 求解器求解该线性规划问题，目标是最大化目标函数的值。

import gurobipy as gp import numpy as np # 定义参数 c_p = 225 tau = 13500 C_re = 20 C_se = 30 h = 3.25 q = 0.2 e = 18.98 S = 10 T = 20 expr2_1 = (C_re*q+C_se)*e m = np.full((1, T), 3) z = np.around((1-1*np.random.rand(T, S)) * 3) # 创建模型 model = gp.Model() # 创建变量 x = model.addVar(lb=0, name='x') k = model.addVar(lb=0, name='k') y = model.addVars(S, lb=0, name='y') a = model.addVars(T,S, vtype=gp.GRB.BINARY, name="C") # a = model.addVars(T, S, lb=0, name='a') b = model.addVars(T, S, lb=0, name='b') # 创建约束 for s in range(S): expa = c_p * x + e * h * x + (1/S) * gp.quicksum(y[t] for t in range(S)) model.addConstr(expa <= tau, name=f'c1_{s}') expb1=gp.quicksum(3*a[t,s] for t in range(T)) expb2=gp.quicksum((expr2_1-a[t,s]+b[t,s])*z[t,s] for t in range (T)) expb = expb1+expb2 model.addConstr(y[s] >= expb, name=f'c2_{s}') # expc = gp.quicksum(abs(expr2_1-a[t,s]+b[t,s]) for t in range (T)) expc = gp.quicksum((expr2_1 - a[t, s] + b[t, s]) for t in range(T)) model.addConstr(expc <= k, name=f'c3_{s}') # 创建目标 model.setObjective(k, gp.GRB.MINIMIZE) # 求解 model.optimize() model.getObjective().getValue()遇到了AttributeError: Unable to retrieve attribute 'x'

这个错误可能是因为你尝试在模型求解之前访问变量 `x` 的值。在 Gurobi 中，变量的值只能在模型求解之后访问。你可以在模型求解后使用 `x.X` 来访问变量 `x` 的最优解。例如，你可以尝试以下代码：

# 求解模型
model.optimize()

# 访问变量 x 的最优解
print(f'x 的最优解为：{x.X}')