Model.addVars ()

addVars（*指数，lb=0.0，ub=GRB.INFINITY，obj=0.0，vtype=GRB.CONTINUOUS，name=”“）

向模型中添加多个决策变量。

返回一个古罗比图普莱迪克对象，该对象包含新创建的变量图普莱迪克是从指数参数(s)。这个方法的参数可以采用几种不同的形式，下面将对此进行描述。

第一个参数提供将用作键的索引，以访问返回的图普莱迪克. 在其最简单的版本中，您可以指定一个或多个整数值，此方法将创建一个多维变量数组的等价物。例如x =模型。addVars(2, 3)将创建六个变量，按如下方式访问x[0,0],x[0,1],x[0,2],x[1,0],x[1,1]和x[1,2].

在更复杂的版本中，可以指定不可变对象的任意列表，此方法将为这些列表的叉积的每个成员创建变量。例如x=model.addVars（[3,7]，'a'，'b'，'c']）将创建六个变量，按如下方式访问x[3，'a'],x[7，'c']等

您还可以提供自己的元组列表作为索引。例如x=model.addVars（[（3，'a'），（3，'b'），（7，'b'），（7，'c'）]））将以与上一个示例相同的方式访问(x[3，'a'],x[7，'c']等），但并非所有组合都会出现。这通常是处理稀疏索引的方式。

请注意，虽然索引可以作为多个对象列表或元组列表提供，但特定索引的成员值必须始终是标量(int,浮动,一串, ...). 例如x=model.addVars（[（1,3,7]，“a']））不允许，因为第一个成员的第一个参数是(1, 3).同样，x=model.addVars（[（（1,3），'a'），（7，'a'））也是不允许的。

命名参数(磅,obj等）可以采取多种形式。如果提供标量值（或使用默认值），则每个变量都将使用该值。所以比如说,，磅=1.0将为每个创建的变量指定1.0的下限。请注意，name参数的标量值具有特殊含义，将单独讨论。

您还可以提供一个Python脚本字典作为参数。在这种情况下，每个变量的值将从dict中提取，使用indices参数来构建键。例如，如果此方法创建的变量被索引为x[i，j]，然后字典为参数提供的每个选项都应该有一个条目（i，j）价值

最后，如果你的指数参数是单个列表，您可以提供一个Python列表命名参数的长度相同。对于每个变量，它将从列表中相应的位置提取值。

如前所述名称争论是特殊的。如果为名称提供标量参数，则该参数将被转换为具有与关联变量的索引相对应的下标。例如，如果你x=model.addVars（2,3，name=“x”），变量将获得名称x[0,0],x[0,1]等

论据：

指数：用于访问新变量的索引。

磅(可选)：新变量的下限。

ub（可选）：新变量的上限。

obj（可选）:新变量的目标系数。

vtype(可选)：新变量的变量类型。

名称（可选）:新变量的名称。给定的名称将下标为生成器表达式的索引，因此如果索引是整数，C将成为c[0],c[1]请注意，生成的名称将存储为ASCII字符串，因此应避免使用包含非ASCII字符的名称。此外，强烈建议不要使用包含空格的名称，因为它们不能写入LP格式的文件。

返回值：

刚出现的图普莱迪克对象，该对象使用提供的索引作为键，将新变量作为值包含。

使用示例:

#二元变量的三维数组x=model.addVars（3,4,5，vtype=GRB.binary）#变量索引按元组列表l=tuplelist（[（1,2），（1,3），（2,3）]）y=model.addVars（l，ub=[1,2,3]）