使用该模型解决运输问题的解决方案:flow = {} for b in bases:m.addConstr(quicksum(flow[c,b] for c in cities) >= demand[b], 'demand_%s' %(b))在实践中,我用Gurobi,这两个最优目标值是不同的,即使对偶是正确的</e
我正在解决一个简单的LP问题,使用Gurobi的对偶单纯形和预解。我知道模型是无界的,但我不明白为什么这样的模型是无界的。有人能帮我告诉我哪里出了问题吗?红玉。输出日志和.mps文件:Gurobi Optimizer version 9.5.2 build v9.5.2rc0 (mac64[arm])
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