运行这个代码出来的值都是一样的是为什么def sp2(pi,perovertimecost,normal_mean,numpatient,patient_sequence): s2 = gp.Model("sp2") n = 5 bnewplan2 = s2.addVars(range(n), range(numpatient), vtype=GRB.BINARY, name='bnewplan2') s2.setObjective(np.sum(bnewplan2[q,i](pi[i]-perovertimecostnormal_mean[i]) for q in range(n) for i in range(numpatient)),GRB.MAXIMIZE) s2.addConstrs(np.sum(bnewplan2[q,i]*normal_mean[i] for i in range(numpatient)) +80-optime<=optime+fixedcost/perovertimecost for q in range(n)) s2.setParam(GRB.Param.PoolSearchMode, 2) # 设置解集池搜索模式为完全搜索 s2.setParam(GRB.Param.PoolSolutions, 10) # 设置解集池最大存储解的数量 # 求解模型 s2.optimize() # 输出最优解 print('最优解:', s2.objVal) # 输出解集池中的解 for i in range(s2.SolCount): s2.setParam(GRB.Param.SolutionNumber, i) # 设置当前输出的解编号 print('解', i+1, ':', s2.objVal) return objVal objVal = sp2(pi,perovertimecost,normal_mean,numpatient,patient_sequence)

这段代码中，每次运行时都会生成一个新的模型s2，然后对这个模型进行优化求解。由于代码中没有给出变量的具体值，我无法判断为什么每次运行都得到相同的结果。可能是因为给定的输入参数是相同的，或者代码中没有使用随机化的部分。如果你希望每次运行得到不同的结果，你可以尝试给输入参数提供不同的值，或者在代码中加入一些随机化的部分。

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这个代码def sp1(pi,perovertimecost,normal_mean,numpatient,patient_sequence): s1 = gp.Model("sp1") m=5 # 定义变量 bnewplan1 = [] for q in range(m): bnewplan1.append([]) for i in range(numpatient): bnewplan1[q].append(s1.addVar(vtype='B', name='bnewplan1')) s1._x = bnewplan1 #设置约束条件 s1.setObjective(np.sum(pi[i]*bnewplan1[q][i] for i in range(numpatient) for q in range(m)),GRB.MAXIMIZE) s1.addConstrs(gp.quicksum(bnewplan1[q][i]*normal_mean[i] for i in range(numpatient)) +80-optime<=0 for q in range(m)) # 定义回调函数来捕获可行解 global feasible_solutions feasible_solutions = [] def mycallback(s1, where = None): bnewplan1= s1._x if where == GRB.Callback.MIPSOL: x_sol = s1.cbGetSolution(bnewplan1) feasible_solutions.append(x_sol) # 设置回调函数 s1.optimize(mycallback) # 打印所有可行解 for sol in feasible_solutions: # m = len(feasible_solutions) print('sol',sol) return sol sol = sp1(pi,perovertimecost,normal_mean,numpatient,patient_sequence)中报错UnboundLocalError: local variable 'sol' referenced before assignment该怎么解决

在你的代码中，`sol` 是在 `for sol in feasible_solutions` 循环中进行赋值的，但是如果 `feasible_solutions` 是空的，循环将不会执行，因此 `sol` 没有被赋值就被引用了，导致报错。

为了解决这个问题，你可以在定义 `sol` 之前初始化它，并在循环结束后检查是否有可行解被找到，然后再返回 `sol`。参考下面的代码修改：

def sp1(pi, perovertimecost, normal_mean, numpatient, patient_sequence):
    s1 = gp.Model("sp1")
    m = 5
    # 定义变量
    bnewplan1 = []
    for q in range(m):
        bnewplan1.append([])
        for i in range(numpatient):
            bnewplan1[q].append(s1.addVar(vtype='B', name='bnewplan1'))
    s1._x = bnewplan1
    # 设置约束条件
    s1.setObjective(np.sum(pi[i] * bnewplan1[q][i] for i in range(numpatient) for q in range(m)), GRB.MAXIMIZE)
    s1.addConstrs(gp.quicksum(bnewplan1[q][i] * normal_mean[i] for i in range(numpatient)) + 80 - optime <= 0 for q in range(m))
    
    # 定义回调函数来捕获可行解
    global feasible_solutions
    feasible_solutions = []
    def mycallback(s1, where=None):
        bnewplan1 = s1._x
        if where == GRB.Callback.MIPSOL:
            x_sol = s1.cbGetSolution(bnewplan1)
            feasible_solutions.append(x_sol)    
    # 设置回调函数
    s1.optimize(mycallback)
    
    # 检查是否有可行解被找到
    if len(feasible_solutions) > 0:
        sol = feasible_solutions[-1]  # 最后一个可行解
        print('sol', sol)
        return sol
    else:
        print('No feasible solutions found.')
        return None

sol = sp1(pi, perovertimecost, normal_mean, numpatient, patient_sequence)

在这个修改后的代码中，我在循环之前初始化了 `sol`，并在循环结束后检查了 `feasible_solutions` 的长度，如果大于0，则将最后一个可行解赋值给 `sol`。如果没有找到可行解，将返回 `None`。

请根据你的具体需求进行适当的修改，并确保在调用 `sp1` 函数时，至少能找到一个可行解。

def mycallback(s, where = None): global feasible_solutions # 在函数中使用全局变量 x = s._x # 获取变量x if where == GRB.Callback.MULTIOBJ: # 获取当前得到的解 x_sol = s.cbGetSolution(x) feasible_solutions.append(x_sol) # 将解添加到列表中 elif where == GRB.Callback.MIPSOL: # 当找到下一个可行解时，也将其添加到列表中 obj_bound =s.cbGet(GRB.Callback.MIPSOL_OBJBND) if obj_bound is not None and obj_bound < GRB.INFINITY: feasible_solutions.append(s.cbGetSolution(x)) #子问题1没超时 def sp1(pi,perovertimecost,normal_mean,numpatient,patient_sequence): s1 = gp.Model("sp1") m=5 bnewplan1 = s1.addVars(range(m), range(numpatient),vtype=GRB.BINARY,name='bnewplan1') s1._x = bnewplan1 #设置目标函数、约束条件 sp1obj = gp.quicksum(pi[i]*bnewplan1[q,i] for q in range(m) for i in range(numpatient)) s1.setObjective(sp1obj,GRB.MAXIMIZE) s1.addConstrs(gp.quicksum(bnewplan1[q,i]*normal_mean[i] for i in range(numpatient)) +80-optime<=0 for q in range(m)) global feasible_solutions feasible_solutions = [] # 声明全局变量 # 设置回调函数 s1.setParam(GRB.Param.SolutionLimit, 1e3) s1.params.outputFlag = 0 # 关闭输出 s1.optimize(mycallback) s1.optimize() sp_obj=s1.objval print('子问题的最优解为',sp_obj) print('feasible_solutions',feasible_solutions) return sp_obj sp_obj = sp1(pi,perovertimecost,normal_mean,numpatient,patient_sequence)这段代码为什么输出feasible_solutions是空列表 呢？

在你的代码中，`feasible_solutions` 是一个全局变量，用于存储找到的可行解。然而，它在 `mycallback` 函数中被初始化为一个空列表 `[]`，并在每次调用 `sp1` 函数时都会被重新初始化。

这意味着在每次调用 `mycallback` 函数时，`feasible_solutions` 都会被重置为空列表。因此，在 `sp1` 函数中打印 `feasible_solutions` 的时候，它会是一个空列表。

要解决这个问题，你可以将 `feasible_solutions` 的初始化移到 `sp1` 函数之外，这样它就不会被重新初始化了。以下是修改后的代码示例：

def mycallback(s, where = None):
    global feasible_solutions  # 在函数中使用全局变量
    x = s._x  # 获取变量x
    if where == GRB.Callback.MULTIOBJ:
        # 获取当前得到的解
        x_sol = s.cbGetSolution(x)
        feasible_solutions.append(x_sol)  # 将解添加到列表中

    elif where == GRB.Callback.MIPSOL:
        # 当找到下一个可行解时，也将其添加到列表中
        obj_bound =s.cbGet(GRB.Callback.MIPSOL_OBJBND)
        if obj_bound is not None and obj_bound < GRB.INFINITY:
            feasible_solutions.append(s.cbGetSolution(x))

#子问题1没超时
def sp1(pi,perovertimecost,normal_mean,numpatient,patient_sequence):
    s1 = gp.Model("sp1")
    m=5
    bnewplan1 = s1.addVars(range(m), range(numpatient),vtype=GRB.BINARY,name='bnewplan1')
    s1._x = bnewplan1
    #设置目标函数、约束条件
    sp1obj = gp.quicksum(pi[i]*bnewplan1[q,i] for q in range(m) for i in range(numpatient))
    
    s1.setObjective(sp1obj,GRB.MAXIMIZE)    
    s1.addConstrs(gp.quicksum(bnewplan1[q,i]*normal_mean[i] for i in range(numpatient)) 
                  +80-optime<=0 for q in range(m))
 
    #global feasible_solutions  # 移除全局变量声明
    #feasible_solutions = []  # 声明全局变量
    # 设置回调函数
    s1.setParam(GRB.Param.SolutionLimit, 1e3)
    s1.params.outputFlag = 0  # 关闭输出
    s1.optimize(mycallback)
    s1.optimize() 
    sp_obj=s1.objval
    print('子问题的最优解为',sp_obj)

    print('feasible_solutions',feasible_solutions) 
    return sp_obj

feasible_solutions = []  # 初始化全局变量
sp_obj = sp1(pi,perovertimecost,normal_mean,numpatient,patient_sequence)

在这个示例中，我将 `feasible_solutions` 的初始化移到 `sp1` 函数之外，并将其设置为空列表。这样，在每次调用 `sp1` 函数时，`feasible_solutions` 不会被重新初始化，并且可以正确地存储找到的可行解。

请注意，在修改后的代码中，你需要在调用 `sp1` 函数之前初始化 `feasible_solutions` 列表。这样，`feasible_solutions` 就会在整个程序中被共享，并且可以正确地存储和访问其中的解。