我试图遵循一些使用懒惰约束的Gurobi教程，但是使用中所述的方法model.set(GRB.IntParam.LazyConstraints, 1);会抛出no suitable method found for set(IntParam,int)由Netbeans和编译期间执行的静态分析错误。 什么是正确的选择呢？我正在使用适用于Linux64的Gurobi 6.5.2。
我想比较一个最佳gurobi变量的值与数字，以便决定模型的下一步。 from gurobipy import *
m=Model("flow_model")
arcs = [(0,1),(1,2),(3,4),(0,3), (1,4)]
f= m.addVars((a for a in arcs), vtype=GRB.CONTINUOUS, name = "flow")
d = [0,2
我正在使用Gurobi 7来解决我的MIP问题。我有几个不同的变量。但是，我特别感兴趣的是其中的两个，即“x”和“y”。对于参考，我给我的代码，显示了如何添加变量x和y为求解： # Creating Variables
x = {}
y = {}
# Adding Variables
for i in range(I):
x[i+1,P[i]-d[0]] = m.addVar(
我想比较Gurobi和Scipy的线性编程工具，比如linprog。 SciPy的要求来指定一个问题，同时Gurobi就像here这样 m = Model()
m.addVar(...) %for variables
m.addConstr(..>) %for constraints
m.update() %for updating the model
m.optimize % for o
我已经表达如下，我想知道如果你能帮助我正式作为ILP的约束，以便通过Gurobi优化器（Python）的解决： FORALL的情况下（Y），FORALL（j并购），forall（x in X）： IF r [x] [y] = 1且c [y，j] = 1 THEN p [x，a] = 1，forall（a in {U [j] ,. ...，W [j] - 1}） 其中： r [x] [y]，c [y