gurobi

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创建LP模型后，我想分析约束以获取一些约束变量信息例如，我想找出哪些约束使用了一个特定的变量。 if I want to search for variable 'x' and the constraints used in lp are the following c0: x + y <= 2 c1: x + z <= 5 c2: y + z <= 10 I should get

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gurobi的软约束

我有一些LP问题，有一些硬约束和一些软约束。我知道松弛变量可以用来模拟软约束（在软约束中增加松弛变量并且对目标函数有一个惩罚）。但是这增加了我的LP中的变量数量。是否有任何其他方式在gurobi中添加软约束？

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从部分解决方案开始时，gurobi会做最小变化（最小扰动）吗？

我知道在gurobi中，我可以从最初的解决方案入手。即解决在使用 m.optimize() 的模型M的唱片之后，我可以改变一些制约因素，要么使用 m.reset() m.optimize() 找到从无到有的LP新的解决方案，还是直接致电 m.optimize() 从最初的解决方案中找到一个新的解决方案。我的问题是，当gurobi从最初的解决方案开始时，它是否会对获得新解决方

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Gurobi - Python投资组合优化：添加股票集中度限制

我正在尝试向下面的Ipython Gurobi笔记本添加股票集中限制。我认为它会[m.addConstr（portvars）< = 0.15，“limit”）];但我收到一条错误消息（请参阅下面的消息）。任何人有任何想法如何我可以添加浓度限制？ https://anaconda.org/mcg/markowitz/notebook 类型错误：不支持的操作数类型（S） - ： '布尔' 和 'Non

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当模型给出不可行的解决方案时获取约束的解决方案

我正在编码优化问题。该模型提供了不可行的解决方案。我想检查哪个约束条件给出了不可行的解决方案。到目前为止，我已经在网上查过，但一直没有能够想出解决问题的办法。谁能帮我？例如：在下面的代码中，由于约束3模型是不可行的。我如何从解决方案中确定它？感谢 from gurobipy import * # Create a new model m = Model("mip1") # Create

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编译Gurobi优化器时出错 - 请求求解器

我是Linux新手。我需要运行一个使用Gurobi优化器的代码。成功安装Gurobi 6.0.5后，我尝试着解决问题。我收到以下错误，当我运行在安装指南中提到以下命令： make solver-callback [ 50%] Building CXX object CMakeFiles/solver-callback.dir/src/pose/research/solver-callback.

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Python Gurobi：与差距上的阈值迭代

我试图通过在几个观察点上求解相同的模型来解决在多个时期内进行平面化的MIP。当达到间隙阈值或分辨率需要一些时间而没有改进时，如何使用'回调'进行下一次迭代？谢谢大家。

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在Gurobi Python Interface中排序决策变量的值

我在Gurobi Python Interface中解决了MIP。解决优化模型后，我需要按降序对一些决策变量进行排序，并在模型的最后进行一些修改/计算。然后，再次运行我的模型并获得D.V.值。我需要重复这个过程几次。然而，当我使用'排序'语法，我得到的错误说： a = {} a = sorted（x [i，j，k]，reverse = True） TypeError：'Var'对象不可迭代我也想

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Pulp.pulpTestAll（）测试失败，需要解压的值太多

我的操作系统是窗口7，纸浆版本是1.6.1，gurobi版本是7.0.1。 gurobipy可以成功导入。 pulp.solvers.GUROBI确实通过了测试，所以我可以使用gurobi。但是，pulp.solvers.CPLEX_CMD失败。这里是错误信息： pulp.pulpTestAll() Testing zero subtraction Testing incons

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如果在整数条件编程

我解决整数规划问题的条件如果A = 0，则B = 0，否则，B = 1 其中a为整数，而b为二进制我查看了类似于此的前一个问题，但找不到解决方案。请帮忙在整数规划中为上述条件定义约束方程。