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

时间: 2024-01-26 15:02:40 浏览: 115
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。
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##构建决策变量x,并将x从元祖转化为字典 x={} for i, j in CostKey: x[i, j] = m.addVar(0,gb.GRB.INFINITY,vtype=gb.GRB.INTEGER, name="x"+str(OnlyNumber(i))+str(OnlyNumber(j))) x= gb.tupledict(x) #构建目标函数,默认求最小值 Obeject = gb.quicksum(x[i, j] * Cost[i, j] for i, j in CostKey) m.setObjective(Obeject) m.addConstrs((x.sum("*", j) == Sale[j] for j in SaleKey), name="Con1") # 添加约束条件1 m.addConstrs((x.sum(i, "*") == Production[i]for i in ProductionKey), name="Con2") #m.addConstrs((x.sum(i, "*") <= Production[i]for i in ProductionKey), name="Con2") # 添加约束条件2(可设置产销平衡或产销不平衡) m.write("Transport.lp") #将建立好的数学模型(决策变量、目标函数等)送入模型 m.optimize() # 求解 if m.status == gb.GRB.OPTIMAL: for v in m.getVars(): print("%s %g" % (v.varName, v.x)) print("Object: %g" % m.objVal) else: print(f"变量{m.varName} 没有最优解") #决策变量X最优解展示 wb1=openpyxl.Workbook() ws1=wb1['Sheet'] ws1.cell(1,1).value="变量名" ws1.cell(1,2).value="数值" ws1.cell(1,4).value="目标函数最优值" ws1.cell(2,4).value=m.objVal ResultX=[] NameX=[] for value in m.getVars(): if value.x>0: ResultX.append(value.x) NameX.append(value.varName) for i in range(2,len(NameX)+2): ws1.cell(i,1).value=NameX[i-2] ws1.cell(i,2).value=ResultX[i-2] wb1.save("result.xlsx") #将结果写入excel表中 with open("C:\\Users\\LENOVO\\Desktop\\gurobi\\result.txt",'w') as FileResult: FileResult.write("变量名 数值"+'\n') for i in range(len(NameX)): FileResult.write(str(NameX[i])+" "+str(ResultX[i])+'\n') FileResult.write('\n') FileResult.write("目标函数值: "+str(m.objVal)) #将结果写入txt文件中

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