在gurobi-python中使用点积进行目标函数的方法如下:
import gurobipy as gp
import numpy as np
model = gp.Model()
x = model.addVars(3, lb=0, ub=1, vtype=gp.GRB.CONTINUOUS, name="x")
上述代码创建了3个决策变量x[0]、x[1]和x[2],它们的取值范围在0到1之间,类型为连续变量。
c = np.array([1, 2, 3]) # 目标函数系数
obj = np.dot(c, x) # 点积运算
model.setObjective(obj, gp.GRB.MAXIMIZE) # 设置目标函数为最大化
上述代码中,c是目标函数的系数向量,obj通过np.dot函数计算了目标函数的点积结果,然后使用model.setObjective函数将其设置为模型的目标函数,并指定最大化。
model.addConstr(x[0] + x[1] + x[2] <= 2, "c0")
上述代码添加了一个约束条件,要求x[0]、x[1]和x[2]的和不超过2。
model.optimize()
if model.status == gp.GRB.OPTIMAL:
print('Optimal objective value: %g' % model.objVal)
for v in model.getVars():
print('%s = %g' % (v.varName, v.x))
else:
print('Optimization failed. Status code: %d' % model.status)
上述代码判断模型是否求解成功,如果成功则打印最优目标函数值和每个决策变量的取值。
这样,你就可以在gurobi-python中使用点积进行目标函数了。请注意,以上代码仅为示例,实际应用中需要根据具体问题进行相应的修改和调整。
Elastic 实战工作坊
云+社区技术沙龙[第14期]
云+社区技术沙龙 [第31期]
云+社区技术沙龙[第8期]
云+社区技术沙龙[第9期]
企业创新在线学堂
Hello Serverless 来了
云+社区技术沙龙[第6期]
云+社区技术沙龙[第16期]
腾讯位置服务技术沙龙
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云