netflow.py例子
netflow.py例子
我们的例子解决了一个小网络上的多商品流模型。在这个例子中，在两个城市(底特律和丹佛)生产两种商品(铅笔和钢笔)，必须运到三个城市(波士顿、纽约和西雅图)的仓库以满足给定的需求。运输网络中的每条弧线都有一个与之相关的单位成本，以及最大总运输能力。
这是我们示例的完整源代码（也可用
＃！/ usr / bin / env python3.7＃版权所有2020，guro狗万app足彩bi优化，llc＃解决了多商品流量问题。两种产品manbetx官网手机登入（'铅笔'和'笔）＃是在2个城市（'底特律'和'丹佛'）制作的，并且必须在3个城市（'波士顿'，'纽约'和'西雅图'的＃仓库发送到＃仓库）到＃满足需求（'流入[H，I]'）。##运输网络上的流动必须尊重电弧容量约束＃（'容量[i，j]'）。目标是最小化Arc＃运输成本的总和（'成本[i，J]'）。从Gurobipy导入Grb＃基础数据商品= ['铅笔'，'Pens']节点= ['底特律'，'波士顿'，'纽约'，'西雅图']弧，容量=GP.Multidict（{（'底特律'，'Boston'）：100，（'底特律'，'纽约'）：80，（'底特律'，'西雅图'）：120，（'丹佛'，'波士顿''））：120，（'丹佛'，'纽约'）：120，（'丹佛'，'西雅图'）：120}）＃三胞胎的商品 - 源 - 目的地成本= {('铅笔'，'底特律'，'波士顿'）：10，（'铅笔，'底特律'，'纽约'）：20，（'铅笔'，'底特律'，'西雅图'）：60，（'铅笔'，'丹佛'，'波士顿'）：40，（'铅笔'，'丹佛'，'纽约'）：40，（'铅笔'，'丹佛'，'西雅图'）：30，（'Pens'，'底特律'，'波士顿'）：20，（'Pens'，'底特律'，'纽约'）：20，（'Pens'，'底特律'，'西雅图'）：80，（'Pens'，'丹佛'，'波士顿''）：60，'丹佛'，'纽约'）：70，（'Pens'，'丹佛'，'西雅图'）：30}＃对商品城的需求 - incown = {（'铅笔'，'底特律'）：50，（'铅笔'，'丹佛'）：60，（'铅笔'，'波士顿'）：-50，（'铅笔S'，'纽约'）：-50，（“铅笔”，'西雅图'）：-10，（'笔'，'底特律'）：60，（'Pens'，'丹佛'）：40，（'Pens', 'Boston'): -40, ('Pens', 'New York'): -30, ('Pens', 'Seattle'): -30} # Create optimization model m = gp.Model('netflow') # Create variables flow = m.addVars(commodities, arcs, obj=cost, name="flow") # Arc-capacity constraints m.addConstrs( (flow.sum('*', i, j) <= capacity[i, j] for i, j in arcs), "cap") # Equivalent version using Python looping # for i, j in arcs: # m.addConstr(sum(flow[h, i, j] for h in commodities) <= capacity[i, j], # "cap[%s, %s]" % (i, j)) # Flow-conservation constraints m.addConstrs( (flow.sum(h, '*', j) + inflow[h, j] == flow.sum(h, j, '*') for h in commodities for j in nodes), "node") # Alternate version: # m.addConstrs( # (gp.quicksum(flow[h, i, j] for i, j in arcs.select('*', j)) + inflow[h, j] == # gp.quicksum(flow[h, j, k] for j, k in arcs.select(j, '*')) # for h in commodities for j in nodes), "node") # Compute optimal solution m.optimize() # Print solution if m.status == GRB.OPTIMAL: solution = m.getAttr('x', flow) for h in commodities: print('\nOptimal flows for %s:' % h) for i, j in arcs: if solution[h, i, j] > 0: print('%s -> %s: %g' % (i, j, solution[h, i, j]))