gurobi定义两个分段目标函数代码

以下是使用 Gurobi 定义两个分段目标函数的代码示例：

import gurobipy as gp

# 创建模型
model = gp.Model()

# 定义变量
x = model.addVar(lb=, ub=1, vtype=gp.GRB.CONTINUOUS, name="x")
y = model.addVar(lb=, ub=1, vtype=gp.GRB.CONTINUOUS, name="y")

# 定义分段目标函数
obj = gp.LinExpr()
obj += gp.quicksum(2 * x[i] for i in range(5))
obj += gp.quicksum(3 * y[i] for i in range(5, 10))
model.setObjective(obj, gp.GRB.MINIMIZE)

# 求解模型
model.optimize()

# 输出结果
print("x =", x.x)
print("y =", y.x)
print("obj =", model.objVal)

以上代码定义了两个变量 x 和 y，它们的取值范围均为 [, 1]。然后定义了一个分段目标函数，其中前 5 个变量 x 的系数为 2，后 5 个变量 y 的系数为 3。最后将该目标函数设置为最小化目标，并求解模型。

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Gurobi设置两个分段线性目标函数代码

以下是一个使用 Gurobi 设置两个分段线性目标函数的示例代码：

import gurobipy as gp

# 创建模型
model = gp.Model()

# 创建变量
x = model.addVar(lb=, ub=1, vtype=gp.GRB.CONTINUOUS, name="x")
y = model.addVar(lb=, ub=1, vtype=gp.GRB.CONTINUOUS, name="y")

# 创建分段线性函数
f1 = gp.LinExpr()
f1.addTerms([1, 2], x)
f1.addTerms([3, 4], y)
f1.addConstant(5)

f2 = gp.LinExpr()
f2.addTerms([2, 3], x)
f2.addTerms([4, 5], y)
f2.addConstant(6)

# 添加目标函数
model.setObjectiveN(f1, index=, priority=1, name="obj1")
model.setObjectiveN(f2, index=1, priority=2, name="obj2")

# 求解模型
model.optimize()

# 输出结果
print("x =", x.x)
print("y =", y.x)
print("obj1 =", model.getObjectiveN().getValue())
print("obj2 =", model.getObjectiveN(1).getValue())

注意：以上代码并不是最优解，仅供参考。

gurobi定义分段目标函数代码

以下是一个使用 Gurobi 定义分段目标函数的示例代码：

import gurobipy as gp

# 创建模型
m = gp.Model()

# 定义变量
x = m.addVar(lb=, ub=1, vtype=gp.GRB.CONTINUOUS, name="x")
y = m.addVar(lb=, ub=1, vtype=gp.GRB.CONTINUOUS, name="y")

# 定义分段目标函数
obj = gp.LinExpr()
obj += gp.quicksum(2*x[i] + y[i] for i in range(5)) # 第一段
obj += gp.quicksum(x[i] + 3*y[i] for i in range(5, 10)) # 第二段
obj += gp.quicksum(4*x[i] + 2*y[i] for i in range(10, 15)) # 第三段
m.setObjective(obj, sense=gp.GRB.MINIMIZE)

# 添加约束
m.addConstr(x + y <= 1, name="c1")

# 求解模型
m.optimize()

# 输出结果
print("x =", x.x)
print("y =", y.x)
print("obj =", m.objVal)

注意，这只是一个示例代码，实际使用时需要根据具体情况进行修改。