mip2.py.
＃！/ usr / bin / python＃版权所有2019，guro狗万app足彩bi优化，llc＃此示例从文件中读取MIP模型，解决它并打印＃求解MIP时生成的所有可行解决方案的客观值。然后它创建了相关的固定模型和＃解决该模型。从Gurobipy导入中导入sys *如果len（sys.argv）<2：print（'用法：mip2.py filename'）quit（）＃读取和求解模型模型=读取（sys.argv [1]）如果model.ismip== 0：打印（'型号不是MIP'）退出（0）model.Optimize（）如果model.status == grb.status.optimal：print（'最佳目标：％g'％model.objval）elifmodel.status == grb.status.inf_or_unbd：打印（'型号是不可行的或无界'）出口（0）elif model.status == grb.status.infeasible：print（'型号是不可行的'）出口（0）elifmodel.status == grb.status.unbounded：print（'型号无界'）退出（0）else：print（'优化以Status％d'％model.status）出口（0）＃迭代解决方案和计算目标模型.params.outputflag = 0打印（''）k范围内（model.solcount）：model.params.solutionNumber = k objn = 0 for v in model.getvars（）：objn + = v.obj* v.xn打印（'解决方案％d有目标％g'％（k，objn））print（''）model.params.outputflag = 1固定= model.fixed（）fixed.params.presolve = 0修复。优化（）如果fixed.status！= grb.status.optimal：printimal：print（“错误：固定模型不是最佳”）出口（1）diff = model.objval - 如果abs（diff）> 1e-6 *（差异）> 1e-6 *（1.0 +abs(model.objVal)): print('Error: objective values are different') exit(1) # Print values of nonzero variables for v in fixed.getVars(): if v.x != 0: print('%s %g' % (v.varName, v.x))
