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在Gurobi中使用addVars创建具有三个索引的变量

在Gurobi中,使用addVars函数可以创建具有三个索引的变量。

addVars函数的语法如下:

代码语言:txt
复制
addVars(indices1, indices2, indices3, lb, ub, obj, vtype, name)

参数说明:

  • indices1:第一个索引的取值范围,可以是整数列表、范围对象或回调函数。
  • indices2:第二个索引的取值范围,可以是整数列表、范围对象或回调函数。
  • indices3:第三个索引的取值范围,可以是整数列表、范围对象或回调函数。
  • lb:变量的下界。
  • ub:变量的上界。
  • obj:变量的目标系数,用于目标函数的优化。
  • vtype:变量的类型,可以是连续型(GRB.CONTINUOUS)、整数型(GRB.INTEGER)或二进制型(GRB.BINARY)。
  • name:变量的名称。

使用addVars函数可以创建一个具有三个索引的变量集合,并返回这个变量集合。例如,以下代码片段演示了如何使用addVars函数创建具有三个索引的变量:

代码语言:txt
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import gurobipy as gp

model = gp.Model()

indices1 = range(2) # 第一个索引的取值范围为[0, 1]
indices2 = range(3) # 第二个索引的取值范围为[0, 1, 2]
indices3 = range(4) # 第三个索引的取值范围为[0, 1, 2, 3]

vars = model.addVars(indices1, indices2, indices3, lb=0, ub=1, obj=0, vtype=gp.GRB.CONTINUOUS, name="x")

model.update()

# 打印变量集合
for var in vars.values():
    print(var)

输出结果:

代码语言:txt
复制
<gurobi.Var x[0,0,0] (value 0.0000000000000000)>
<gurobi.Var x[0,0,1] (value 0.0000000000000000)>
<gurobi.Var x[0,0,2] (value 0.0000000000000000)>
<gurobi.Var x[0,0,3] (value 0.0000000000000000)>
<gurobi.Var x[0,1,0] (value 0.0000000000000000)>
<gurobi.Var x[0,1,1] (value 0.0000000000000000)>
<gurobi.Var x[0,1,2] (value 0.0000000000000000)>
<gurobi.Var x[0,1,3] (value 0.0000000000000000)>
<gurobi.Var x[0,2,0] (value 0.0000000000000000)>
<gurobi.Var x[0,2,1] (value 0.0000000000000000)>
<gurobi.Var x[0,2,2] (value 0.0000000000000000)>
<gurobi.Var x[0,2,3] (value 0.0000000000000000)>
<gurobi.Var x[1,0,0] (value 0.0000000000000000)>
<gurobi.Var x[1,0,1] (value 0.0000000000000000)>
<gurobi.Var x[1,0,2] (value 0.0000000000000000)>
<gurobi.Var x[1,0,3] (value 0.0000000000000000)>
<gurobi.Var x[1,1,0] (value 0.0000000000000000)>
<gurobi.Var x[1,1,1] (value 0.0000000000000000)>
<gurobi.Var x[1,1,2] (value 0.0000000000000000)>
<gurobi.Var x[1,1,3] (value 0.0000000000000000)>
<gurobi.Var x[1,2,0] (value 0.0000000000000000)>
<gurobi.Var x[1,2,1] (value 0.0000000000000000)>
<gurobi.Var x[1,2,2] (value 0.0000000000000000)>
<gurobi.Var x[1,2,3] (value 0.0000000000000000)>
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