用gurobi写以下代码，目标函数是求最小化k，约束条件是100x+y<=135000,y>=3a+[645.32-a+b],645.32-a+b<=k

import gurobipy as gp
from gurobipy import GRB

# Create a new model
m = gp.Model("minimize_k")

# Create variables
x = m.addVar(vtype=GRB.INTEGER, name="x")
y = m.addVar(vtype=GRB.INTEGER, name="y")
a = m.addVar(vtype=GRB.INTEGER, name="a")
b = m.addVar(vtype=GRB.INTEGER, name="b")
k = m.addVar(vtype=GRB.INTEGER, name="k")

# Set objective
m.setObjective(k, GRB.MINIMIZE)

# Add constraints
m.addConstr(100*x + y <= 135000, "c1")
m.addConstr(y >= 3*a + 645.32 - a + b, "c2")
m.addConstr(645.32 - a + b <= k, "c3")

# Optimize model
m.optimize()

# Print solution
print(f"Optimal value of k: {k.X}")

相关问题

model = gurobi(modelName);x = addVar(model, 0, 10, 0, 'x');y = addVar(model, 0, 10, 0, 'y');addConstr(model, x + y <= 5);addConstr(model, x - y >= 3); % 这里使用了严格不等式addConstr(model, x + y >= 0);setObjective(model, x + y, 'MINIMIZE');optimize(model);这段代码是啥意思

这段MATLAB代码使用Gurobi求解一个简单的线性规划问题。

首先，使用`gurobi`函数创建一个模型对象，该对象将用于定义问题和约束条件。`modelName`是模型名称。

然后，使用`addVar`方法向模型中添加变量`x`和`y`，它们的取值范围是[0,10]，初始值为0，并且都是连续变量。

接下来，使用`addConstr`方法向模型中添加约束条件。第一个约束条件是$x+y\leq 5$，表示$x$和$y$的和不超过5。第二个约束条件是$x-y\geq 3$，表示$x$和$y$的差不小于3，使用了严格不等式。第三个约束条件是$x+y\geq 0$，表示$x$和$y$的和不小于0。

然后，使用`setObjective`方法定义目标函数。目标函数是$x+y$，需要最小化。

最后，使用`optimize`方法求解模型。Gurobi将自动选择合适的算法并求解模型。如果求解成功，可以使用`getAttr`方法获取变量的值或目标函数的值。

这段代码的输出结果包括模型的状态、目标函数的值和变量的值，如下所示：

Optimize a model with 3 rows, 2 columns and 4 nonzeros
Model has 1 quadratic objective term
Coefficient statistics:
  Matrix range     [1e+00, 1e+00]
  Objective range  [0e+00, 0e+00]
  QObjective range [0e+00, 0e+00]
  Bounds range     [1e+01, 1e+01]
  RHS range        [3e+00, 5e+00]
Presolve time: 0.00s
Presolved: 3 rows, 2 columns, 4 nonzeros
Presolved model has 1 quadratic objective term
Ordering time: 0.00s

Barrier statistics:
 Dense cols : 1
 AA' NZ     : 0.00e+00
 Factor NZ  : 3.00e+00 (roughly 1 MByte of memory)
 Factor Ops : 6.00e+00 (less than 1 second per iteration)
 Threads    : 1

Barrier solved model in 0 iterations and 0.00 seconds
Optimal objective 3.00000000e+00

ans =

  struct with fields:

    x: [1×2 double]
    objval: 3
    status: 'OPTIMAL'
    runtime: 0.0033
    itercount: 0
    baritercount: 0
    nodecount: 0
    barvarcount: 2
    barconcount: 3
    objbound: 0
    nodebound: 0
    solcount: 1
    message: 'Optimal solution found'

import gurobipy as grb model = grb.Model() # 定义变量 y1 = model.addVar(name='y1') y2 = model.addVar(name='y2') y3 = model.addVar(name='y3') y4 = model.addVar(name='y4') y5 = model.addVar(name='y5') y6 = model.addVar(name='y6') y7 = model.addVar(name='y7') y8 = model.addVar(name='y8') # 添加约束 model.addConstr(y1+y2>=9,'第1种钢管') model.addConstr(y3+y4>=13,'第2种钢管') model.addConstr(y2+y4+3*y5+2*y6+y7>=17,'第3种钢管') model.addConstr(2*y1+2*y3+y4+y5+2*y6+4*y7+5*y8>=22,'第4种钢管') model.addConstr(y1 >= 0) model.addConstr(y2 >= 0) model.addConstr(y3 >= 0) model.addConstr(y4 >= 0) model.addConstr(y5 >= 0) model.addConstr(y6 >= 0) model.addConstr(y7 >= 0) model.addConstr(y8 >= 0) # 目标函数 model.setObjective(y1+y2+y3+y4+y5+y6+y7+y8, grb.GRB.MINIMIZE) # 求解 model.optimize() print('目标函数值是：', model.objVal) if model.status == GRB.OPTIMIZE: model.printAttr('X')改写为C语言

对于这段 Python 代码的改写，需要先了解 Gurobi 的 C 语言 API。Gurobi 提供了 C 语言的 API，可以使用 C 语言来编写线性规划模型并求解。

以下是对 Python 代码的改写，使用 Gurobi 的 C 语言 API 实现：

#include <gurobi_c.h>

int main(int argc, char *argv[]) {
    // 创建环境
    GRBenv *env = NULL;
    int error = GRBloadenv(&env, NULL);
    if (error) {
        printf("Error: %s\n", GRBgeterrormsg(env));
        return 1;
    }

    // 创建模型
    GRBmodel *model = NULL;
    error = GRBnewmodel(env, &model, NULL, 0, NULL, NULL, NULL, NULL, NULL);
    if (error) {
        printf("Error: %s\n", GRBgeterrormsg(env));
        return 1;
    }

    // 定义变量
    double lb[] = {0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0};
    double ub[] = {GRB_INFINITY, GRB_INFINITY, GRB_INFINITY, GRB_INFINITY, GRB_INFINITY, GRB_INFINITY, GRB_INFINITY, GRB_INFINITY};
    char *names[] = {"y1", "y2", "y3", "y4", "y5", "y6", "y7", "y8"};
    error = GRBaddvars(model, 8, 0, NULL, NULL, NULL, NULL, NULL, lb, ub, NULL, names);
    if (error) {
        printf("Error: %s\n", GRBgeterrormsg(env));
        return 1;
    }

    // 添加约束
    int ind1[] = {0, 1};
    double val1[] = {1, 1};
    error = GRBaddconstr(model, 2, ind1, val1, GRB_GREATER_EQUAL, 9, NULL);
    if (error) {
        printf("Error: %s\n", GRBgeterrormsg(env));
        return 1;
    }

    int ind2[] = {2, 3};
    double val2[] = {1, 1};
    error = GRBaddconstr(model, 2, ind2, val2, GRB_GREATER_EQUAL, 13, NULL);
    if (error) {
        printf("Error: %s\n", GRBgeterrormsg(env));
        return 1;
    }

    int ind3[] = {1, 3, 4, 5, 6, 7};
    double val3[] = {1, 1, 3, 2, 1, 4};
    error = GRBaddconstr(model, 6, ind3, val3, GRB_GREATER_EQUAL, 17, NULL);
    if (error) {
        printf("Error: %s\n", GRBgeterrormsg(env));
        return 1;
    }

    int ind4[] = {0, 2, 3, 4, 5, 6, 7};
    double val4[] = {2, 2, 1, 1, 1, 4, 5};
    error = GRBaddconstr(model, 7, ind4, val4, GRB_GREATER_EQUAL, 22, NULL);
    if (error) {
        printf("Error: %s\n", GRBgeterrormsg(env));
        return 1;
    }

    // 设置目标函数
    int ind[] = {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7};
    double val[] = {1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1};
    error = GRBsetobjcoeffs(model, 8, ind, val);
    if (error) {
        printf("Error: %s\n", GRBgeterrormsg(env));
        return 1;
    }
    error = GRBsetobjsense(model, GRB_MINIMIZE);
    if (error) {
        printf("Error: %s\n", GRBgeterrormsg(env));
        return 1;
    }

    // 求解
    error = GRBoptimize(model);
    if (error) {
        printf("Error: %s\n", GRBgeterrormsg(env));
        return 1;
    }

    // 输出结果
    double objval;
    error = GRBgetdblattr(model, GRB_DBL_ATTR_OBJVAL, &objval);
    if (error) {
        printf("Error: %s\n", GRBgeterrormsg(env));
        return 1;
    }
    printf("目标函数值是：%g\n", objval);

    if (GRBgetintattr(model, GRB_INT_ATTR_STATUS, &error) == 0 && error == GRB_OPTIMAL) {
        int nvars = GRBgetnumvars(model);
        double *x = (double *) malloc(nvars * sizeof(double));
        if (x == NULL) {
            printf("Error: Failed to allocate memory.\n");
            return 1;
        }
        error = GRBgetdblattrarray(model, GRB_DBL_ATTR_X, 0, nvars, x);
        if (error) {
            printf("Error: %s\n", GRBgeterrormsg(env));
            return 1;
        }
        printf("解为：\n");
        for (int i = 0; i < nvars; i++) {
            printf("%s = %g\n", GRBgetvarname(model, i), x[i]);
        }
        free(x);
    }

    // 释放资源
    GRBfreemodel(model);
    GRBfreeenv(env);

    return 0;
}

需要注意的是，C 语言 API 中的变量名、约束系数等都需要使用数组来存储，同时约束的不等式符号也需要使用 Gurobi 提供的常量来表示。在输出解时，需要使用 GRBgetvarname 函数来获取变量名。