结果

一旦我们添加了模型约束，我们就调用优化然后输出最优解:

#计算最优解m.optimize() #如果m.status = = GRB.Status.OPTIMAL打印解决方案:方案= m.getAttr h (x,流)的商品:打印(‘\ % s nOptimal流:% h)为我,在弧j:如果解决方案(h i, j) > 0:打印(“% s - > % s: % g’% (i, j,解决方案[h, i, j]))

如果你运行这个例子gurobi.bat netflow.py，你应该会看到如下输出:

系数统计量:Matrix range [1e+00, 1e+00] Objective range [1e+01, 8e+01] Bounds range [0e+00, 0e+00] RHS range [1e+01, 1e+02] preolve removed 16行12列preolve time: 0.00s preolve:所有行和列移除迭代目标原始Inf。双重Inf。时间0 5.5000000 0.000000 e + 03 0.000000 e + e + 00 00 0 0迭代和0.00秒解决最优目标5.500000000 e + 03最佳流铅笔:丹佛- >西雅图:10丹佛- >纽约:50底特律- >波士顿:50笔最优流:西雅图丹佛- >:30底特律->纽约:30底特律->波士顿:30丹佛->波士顿:10