如何在Julia中打印JuMP模型的约束值或结果
在Julia中打印JuMP模型的约束值或结果，可以通过以下步骤实现：
- 首先，确保已经安装了JuMP和相应的求解器（如Gurobi、CPLEX等）。可以使用以下命令安装JuMP和Gurobi：
using Pkg
Pkg.add("JuMP")
Pkg.add("Gurobi")- 导入所需的包并创建一个JuMP模型：
using JuMP, Gurobi
model = Model(Gurobi.Optimizer)- 定义变量和约束：
@variable(model, x >= 0)
@variable(model, y >= 0)
@constraint(model, constraint1, x + y <= 10)
@constraint(model, constraint2, 2x + y >= 5)- 求解模型并打印结果：
optimize!(model)
println("Objective value: ", objective_value(model))
println("x value: ", value(x))
println("y value: ", value(y))
println("constraint1 value: ", JuMP.value(constraint1))
println("constraint2 value: ", JuMP.value(constraint2))在上述代码中，objective_value(model)用于获取优化目标的值，value(x)和value(y)用于获取变量x和y的值，JuMP.value(constraint1)和JuMP.value(constraint2)用于获取约束constraint1和constraint2的值。
这样，你就可以在Julia中打印JuMP模型的约束值或结果了。
关于JuMP和Gurobi的更多信息和使用方法，你可以参考腾讯云的相关产品和文档：
- JuMP介绍：JuMP - Modeling Language for Mathematical Optimization
- Gurobi介绍：Gurobi - The Fastest Solver
- 腾讯云产品：腾讯云数学优化
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using JuMP
using Gurobi
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@variable(m, Gj, Int)
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"""
import
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# *Here I want to relax the integer restriction on
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python、scipy、linear-programming
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maximize :((((alpha1*5000)+(alpha2*0.49431))-5000) + (((alpha1*5000)+(alpha2*0.49431))-0.49431))
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from scipy.optimize import minimize
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alpha1 = alpha[0]
alpha2 = alpha[1]
r
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使用返回依赖对的函数时，编译器引入了额外的接口要求
idris、theorem-proving
这是相当复杂的。对不起，我不能让这个例子变得更简单。我正在尝试将一个理论形式化，接口A和B代表我的公理。X和Y是理论中的一些对象，mkY从两个X创建一个Y，PropA，PropY和PropYY是关于这些对象的一些陈述：
interface A a where
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interface B where
X : Type
Y : Type
PropY : Y -> Type
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PropYY : Y ->
浏览 4提问于2019-08-17得票数 1
1回答
我想使用Z3来解决这个问题：
给定与具体值相同大小的两个数组a和b，选择满足这些约束的索引：
0 < selection < [length of array]
forall i, a[selection] <= a[i]
forall i, b[selection] >= b[i]
我的z3py程序如下所示：
def selectIndex(array1, array2):
n= len(a) #assume both lists are same size
s = Solver()
selection = Int('selection
浏览 2提问于2015-11-04得票数 0
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如何删除"type VariableIndex has no field head“错误？
julia、julia-jump
你能帮帮我吗?为什么在我运行下面的代码时会出现“type VariableIndex has no field head”的错误呢？ using JuMP,CPUTime, Distributions, Ipopt,Juniper,Gurobi
#-----Model parameters--------------------------------------------------------
sig, C1, c0 = 2, 300, 10;
E, landa, T0, T1, T2, gam1, gam2, a1, a2, a3, ap = 0.05, 0.01, 0, 2, 2,
浏览 33提问于2021-11-17得票数 1
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2回答
如何使Gurobi (使用R)显示所有解决方案
r、gurobi
正如问题所述:我知道有几种解决方案(参见GA的输出并检查值和约束是否正确)，但我无法将它们从Gurobi中提取出来。
编辑@Partio13的答案：正如他所说，他的答案是一个很好的解决方法。不过，我也想看看，是否有一个更有效的选择。所以我加了一笔赏金。有关我所知道的，请参阅和。
可复制的例子：
my_fun <- function(x) {
f <- sum(model$obj * x)
penalty <- sum(abs(model$A %*% x - model$rhs))
return_value <- -f - 1e8 * penalty # su
浏览 1提问于2018-04-13得票数 1
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2回答
我想访问Gurobi变量的值
python、gurobi
我想在这里访问gurobi变量self.a和self.b的值，但它返回0.0。如何访问这些变量的值。代码如下
from gurobipy import GRB, Model
class abc(object):
def __init__(self):
self.model = Model()
def creatingvarriables(self):
self.a = self.model.addVar(lb=0, vtype=GRB.CONTINUOUS, name="y_")
self.b = self.m
浏览 1提问于2018-05-23得票数 0
1回答
我正在使用AMPL来建模一个生产，其中我有两个特殊的约束，我不知道如何处理。
subject to Constraint1 {t in T}:
prod[t] = sum{i in I} x[i,t]*u[i] + Recycle[f]*RecycledU[f];
subject to Constraint2 {t in T}:
Solditems[t]+Recycle[t]=prod[t];
编辑:其中xi，t是来自供应点i的产品数量。ui表示来自供应点I的原材料的“汇率”来创建产品。也就是说，一定比例的原材料将成为成品，而一些原材料将被浪费。对于F在F中的RecycledUf
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Pyomo未返回最优
python、pyomo、nonlinear-optimization
我正在尝试解决pyomo中的以下问题：
为此，我定义了以下模型，并使用MindtPy进行求解
import pyomo.environ as pyo
model = pyo.ConcreteModel()
model.x = pyo.Var(domain=pyo.NonNegativeIntegers)
model.y = pyo.Var(domain=pyo.Binary)
model.constraint = pyo.Constraint(expr = model.x * model.y <= 10)
model.objective = pyo.Objective(exp
浏览 3提问于2021-10-22得票数 2
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