gurobi求欧氏距离

Gurobi是一个高性能的数学优化库，它并不直接提供欧氏距离的计算函数。不过，可以通过以下方式来计算欧氏距离：

假设有两个向量a和b，它们的欧氏距离为：

$$
d(a,b) = \sqrt{\sum_{i=1}^{n}{(a_i-b_i)^2}}
$$

其中，n为向量的长度。可以使用Gurobi提供的Python接口来计算欧氏距离：

import gurobipy as gp
import numpy as np

# 定义两个向量a和b
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

# 定义模型
model = gp.Model()

# 定义变量
x = model.addVars(len(a), lb=-gp.GRB.INFINITY, ub=gp.GRB.INFINITY, vtype=gp.GRB.CONTINUOUS, name="x")

# 定义约束
model.addConstrs((x[i] == a[i] - b[i] for i in range(len(a))), name="constr")

# 定义目标函数
obj = gp.quicksum(x[i] * x[i] for i in range(len(a)))
model.setObjective(gp.sqrt(obj), gp.GRB.MINIMIZE)

# 求解模型
model.optimize()

# 输出结果
print("欧氏距离为：", model.ObjVal)

在上述代码中，先定义了两个向量a和b，然后定义了一个Gurobi模型，其中的变量x表示向量a和b的差，即x[i]=a[i]-b[i]。接着定义了一个目标函数，它的平方和再开根号即为欧氏距离。最后，使用model.optimize()求解模型，并输出结果。