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python - 在 python 中使用多个变量设置目标

问题描述

我正在尝试用来gurobi解决分配优化问题。

我有一个4x4数组来存储成本，我试图将它与存储为4x4数组的决策变量相乘。

我尝试了以下方法：

model.setObjective(quicksum(cost[i,j] * x[i][j] for i in range(3) for j in range(3)), GRB.MINIMIZE)

它返回关键错误：0

还，

model.setObjective(quicksum(cost[i,j] * x[i,j] for i in range(3) for j in range(3)), GRB.MINIMIZE)

它返回不在模型中的变量

这是我的成本数组：

cost = np.array([[48.3, 5000, 66.0, 55.4], 
                 [50.2, 53.2, 58.9, 56.2], 
                 [47.5, 49.8, 5000, 53.0], 
                 [48.1, 51.8, 64.4, 54.7]])

我像这样设置我的变量：

x = model.addVars(4, 4, vtype=GRB.BINARY)

理想情况下，我希望代码返回我应该使用哪些变量来分配适当的二进制变量。即 x[0,0] = 1；x[2,3] = 0

标签： pythonoptimizationgurobi

解决方案

model如果模型包含在名为的变量中并且您将变量添加x到同一模型中，则以下（您的第二次尝试）适用于最新的 Gurobi 版本：

model.setObjective(quicksum(cost[i,j] * x[i,j] for i in range(4) for j in range(4)), GRB.MINIMIZE)

但是如果你想总结所有这些，你应该使用range(4)而不是。range(3)也许您有多个模型并试图将目标添加到错误的模型中？

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