grbloadmodel.

㈡	grbloadmodel.（	Grbenv.	* env，
		grbmodel.	**型号，
		Const Char.	* pname，
		㈡	numvars，
		㈡	numconstrs，
		㈡	objsense，
		双倍的	objcon，
		双倍的	* obj，
		char	*感觉，
		双倍的	* RHS，
		㈡	* vbeg，
		㈡	* vlen，
		㈡	* vind，
		双倍的	* vval，
		双倍的	*磅，
		双倍的	* UB，
		char	* vtype，
		Const Char.	** varnames，
		Const Char.	** constrame）

创建一个新的优化模型，使用提供的参数初始化模型数据（目标函数，可变界限，约束矩阵等）。然后，该模型准备好优化，或用于修改（例如，添加变量或约束，变为可变类型或界限等）。

如果约束矩阵可能包含超过20亿的非零值，则应考虑使用grbxloadmodel.这个例程的变体。

返回值：

非零返回值表示创建模型时出现问题。参考错误代码表格有可能的返回值列表。可以通过呼叫获取错误的详细信息grbgeterrormsg.。

论点：

env.：应创建新模型的环境。请注意，新模型获取此环境的副本，因此对原始环境的后续修改（例如，参数更改）不会影响新模型。用grbgetenv.修改与模型相关联的环境。

模型：应放置指向新创建的模型的指针的位置。

PNAME.：模型的名称。

numvars.：模型中的变量数。

numconstr.：模型中的约束数。

objsense.：目标函数的感觉。允许值为1（最小化）或-1（最大化）。

objcon.：持续的客观抵消。

obj.：新变量的客观系数。这个论点可以是空值，在这种情况下，物镜系数被设置为0.0。

感觉：新约束的感官。选项是'='（平等的），'<'（不到或相等），或'>'（大于或平等）。您也可以使用常量grb_equal.那grb_less_equal.，或者grb_greater_equal.。

RHS.：新约束的右侧值。这个论点可以是空值如果您没有添加任何约束。

vbeg.：在压缩稀疏列（CSC）格式中将约束矩阵非零值传递到该例程中。约束矩阵中的每个列表示为索引值对列表，其中每个索引条目提供非零系数的约束索引，并且每个值条目提供相应的非零值。模型中的每个变量都有一个vbeg.和vlen.值，表示该变量中的非零的起始位置v和vval.数组，以及该变量的非零值的数量。因此，例如，如果vbeg [2] = 10和Vlen [2] = 2，这表明变量2具有与其相关联的两个非零值。他们的约束指数可以找到Vind [10]和Vind [11]，并且可以找到这些非零的数值vval [10]和vval [11]。

vlen.：与每个变量关联的约束矩阵非零值。查看描述的描述vbeg.有关更多信息的论证。

v：与非零值相关联的约束指数。查看描述的描述vbeg.有关更多信息的论证。

vval.：与约束矩阵非零关联的数值。查看描述的描述vbeg.有关更多信息的论证。

磅：新变量的下限。这个论点可以是空值，在这种情况下，所有变量都会得到下限0.0。

UB.：新变量的上限。这个论点可以是空值，在这种情况下，所有变量都有无限的上限。

vtype.：变量类型。选项是grb_continuous那grb_binary.那grb_integer.那grb_syemont.，或者grb_semiint.。这个论点可以是空值，在这种情况下，假设所有变量都是连续的。

varnames.：新变量的名称。这个论点可以是空值，在这种情况下，所有变量都是给出的默认名称。

约束：新约束的名称。这个论点可以是空值，在这种情况下，所有约束都是给出的默认名称。

重要笔记：

我们建议您一次建立一个模型一个约束或一个变量，使用grbaddconstr.或者Grbaddvar.，而不是使用此例程一次加载整个约束矩阵。它更简单，易于错误，并且它不会引入显着的开销。

示例用法：

/ *最大化x + y + 2 z对x + 2 y + 3 z <= 4 x + y> = 1 x，y，z二进制* / int vars = 3;int约束= 2;int vbeg [] = {0,2,4};int vlen [] = {2,2,1};int vind [] = {0,1,0,1,0};双vval [] = {1.0,1.0,2.0,1.0,3.0};double obj [] = {1.0,1.0,2.0};char sense [] = {grb_less_equal，grb_greater_equal};双RHS [] = {4.0,1.0};char vtype [] = {grb_binary，grb_binary，grb_binary}; error = GRBloadmodel(env, &model, "example", vars, constrs, -1, 0.0, obj, sense, rhs, vbeg, vlen, vind, vval, NULL, NULL, vtype, NULL, NULL);