Gurobi添加约束的一个小坑

最新推荐文章于 2024-04-06 14:43:26 发布
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添加了一个这样的约束，结果报错，查找原因，发现是GUROBI不支持这种约束的表达式：

所以需要将这种约束拆分为两个约束：

几种优化工具(linprog,lpsolve,yamlip,gurobi)使用心得
peonyding的专栏
10-30 4万+
最近在做
[已解决]Warning: Solver not found (cplex)
陈二哈的散养柯基的博客
01-21 1万+
matlab Warning:Solver not found cplex yalmip
【gurobi】python调用gurobi创建范围约束
最新发布
再来一下！
04-06 1047
要在Python中使用Gurobi创建范围约束，您可以使用方法，该方法允许您指定约束条件的下限和上限。下面是一个示例，演示了如何创建一个范围约束：假设您有一个变量x在这个示例中，我们使用addVar()方法创建了变量x，并使用lb和ub参数指定了其下限和上限。然后，我们使用方法分别添加了下限约束和上限约束，以确保x的取值范围在10到20之间。请注意，在实际应用中，您可以根据需要将这些示例代码集成到您的具体问题中。
使用YALMIP 求解LMI时遇到的问题
qq_41219838的博客
10-22 4737
使用YALMIP 求解LMI时遇到的问题
Gurobi：踩坑记录/窍门分享
z3w97的博客
10-17 809
Gurobi踩坑
用C++调用Gurobi的基操教学（后续倾向求解VRP问题）
qq_58249029的博客
12-29 1821
关于如何使用c++调用Gurobi，来自某大学生的课余学习
使用Java调用Cplex求解带时间窗的车辆路径问题
博客简介
02-21 1032
在使用大M法的时候，务必注意M的取值：不能取太小，也不能取太大！取太小可能导致出现不可行解，取太大可能会因为计算机的精度问题导致约束失效。待优化的问题即为，如何决策车辆访问客户的路径，使得在满足一定约束的条件下，实现最小化总成本的目标。如果尝试减去数据类型的最大可能值，则这将导致一些计算问题。表示了车站与客户之间，以及客户之间的有向连接。所有车辆通常是同质化的，每辆车都存在容量上限。所有节点的集合可表示为。会导致求解出现问题，得不到最优解。个点组成，其中客户由。，时间可以包括在弧上。都有需要被满足的需求。
ortools解决tsp_Ortools调用第三方求解器
weixin_42135773的博客
12-29 1558
背景ortools在求解MIP问题时默认使用CBC求解器，但支持调用第三方求解器:GLPK、Gurobi、CPLE和SCIP，调用第三方求解器时需要单独安装，同时ortools源码编译。很多人遇到CBC求解器不能求得最优解的情况，实际上默认求解器是基于启发式求解的，如果仍然使用ortools进行建模，需要调用第三方求解器。网上几乎没有介绍如何利用ortools调用第三方求解器，各种第三方求解器安装...
gurobipy.rar
07-17
Gurobi的安装包, 安装教程, 配置python接口教程文档, 支持多种平台，包括 Windows, Linux, Mac OS X, 支持 AMPL, GAMS, AIMMS, Tomlab 和 Windows Solver Foundation 建模环境
pyutilib.common._exceptions.ApplicationError: Solver (gurobi) did not exit normally
ayiyiyiyi的博客
04-12 1767
python版本3.8.5 pyomo版本5.7.3 gurobi版本9.0.3 在pyomo中使用gurobi求解器时出现问题 pyutilib.common._exceptions.ApplicationError: Solver (gurobi) did not exit normally 经参考https://stackoverflow.com/questions/45093189/pyomo-with-gurobi-opt-solve-is-not-found-returns-syn
Warning: Solver not applicable (cplex) 此类型的变量不支持使用点进行索引
qq_38439669的博客
06-24 1万+
问题为定义变量过程中利用Yalmip定义了对称矩阵。其常规定义方式为： a=sdpvar(4,4); 其定义为对称矩阵，而非实矩阵，可将其改为 a=sdpvar(4,4,'full'); 另附上Yalmip变量定义的说明：
Gurobi约束表达
weixin_44701340的博客
02-11 5813
Gurobi 相关约束表达 1. 表达一个变量，它的取值大于等于0，但是不能等于10到20，即 0<x<10或x>20 0+20y <= x < 10+M y y为0,1变量，M足够大 or 定义二个变量，一个是 x1= [0,10], 另外一个是 semi-contin 变量（gurobi 直接支持）， x2 = 要么等于0, 要么 >20. 那么 你...
cplex/gurobi 找出模型非可行的原因
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天天向上的专栏
12-26 1万+
用 cplex 或 gurobi 构建数学规划模型时，要是求解变量或约束条件比较多，刚开始总是不成功的，经常会遇到模型非可行的情况。一般是由于约束条件输入错误导致的，但是具体哪一个约束条件呢？一个一个核实太麻烦了。 发现 cplex 或者 gurobi 都提供了寻找非可行原因的一些类和方法。 ...
java调用Groubi使用Double.MAX_VALUE作为大M导致模型不可行
weixin_38594226的博客
06-09 416
使用软件时，注意软件的底层语言的数值经度，如本文中java语言和c++语言的数值精度的差异（指出的原因不一定对）
求助MATLAB里RAVEN的solver不能指定gurobi
Joyjoyjoyc的博客
03-05 378
我首先在MATLAB里安装了RAVEN toolbox，gurobi的安装是按照百度的教程，先在linux系统里安装了gurobi，输入密钥，能正确打开使用，然后按照官方教程在MATLAB中先cd到gurobi下的matlab这个路径...../gurobi952/matlab，并保存路径savepath，然后在MATLAB中输入gurobi_setup也能正常调用，如下所示。但是为什么checkInstallation就显示gurobi这个solver是FALSE的？折腾一天了头都要秃了。
matlab yalmip cplex,matlab – CPLEX YALMIP – “未找到解算器”？
weixin_26911099的博客
03-19 2018
我正在尝试开始使用YALMIP,这是一个优化求解器的Matlab接口,例如CPLEX.我有一个目标函数obj和约束缺点,我已将它们插入Yalmip …options=sdpsettings('solver','Cplex'); %windows needs uppercase 'Cplex' and unix is ok with 'cplex' or 'Cplex'solvesdp(cons,o...
gurobi写约束
05-24
在Gurobi中，我们可以使用约束对象来添加约束。具体来说，我们可以使用以下步骤来添加约束： 1. 创建约束对象：可以使用`addConstr`方法来创建约束对象，如下所示： ```python constr = model.addConstr(lhs, sense, rhs, name) ``` 其中，`lhs`表示约束左侧的表达式，`sense`表示约束的类型（小于、等于或大于），`rhs`表示约束右侧的表达式，`name`表示约束的名称（可选）。 2. 定义约束表达式：我们需要先定义约束表达式，并将其作为`lhs`或`rhs`参数传递给`addConstr`方法。约束表达式可以是线性表达式、二次表达式或多项式表达式。 例如，对于线性约束，我们可以使用变量和常数来构建`lhs`和`rhs`表达式，如下所示： ```python lhs = quicksum(coeff[i]*x[i] for i in range(n)) # n个变量x[i] rhs = constant ``` 3. 设置约束类型：我们需要指定约束的类型（小于、等于或大于），并将其作为`sense`参数传递给`addConstr`方法。例如，如果我们想要添加一个小于等于约束，我们可以这样做： ```python sense = GRB.LESS_EQUAL ``` 下面是一个简单的例子，它展示了如何使用Gurobi来添加一些线性约束： ```python from gurobipy import * # 创建模型 m = Model() # 添加变量 x = m.addVar(lb=0, ub=GRB.INFINITY, vtype=GRB.CONTINUOUS, name="x") y = m.addVar(lb=0, ub=GRB.INFINITY, vtype=GRB.CONTINUOUS, name="y") # 设置目标函数 m.setObjective(x + y, GRB.MAXIMIZE) # 添加约束 constr1 = m.addConstr(x + y <= 10, "constr1") constr2 = m.addConstr(2*x + y <= 20, "constr2") # 求解模型 m.optimize() # 输出结果 print("Optimal solution:") print(f"x = {x.x:.2f}") print(f"y = {y.x:.2f}") ``` 在上面的例子中，我们创建了两个变量`x`和`y`，并使用`addVar`方法将它们添加到模型中。然后，我们定义了一个目标函数`x + y`，并使用`setObjective`方法将其设置为最大化。最后，我们添加了两个约束`x + y <= 10`和`2*x + y <= 20`，并使用`addConstr`方法将它们添加到模型中。最终，我们使用`optimize`方法求解模型，并输出最优解。
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