tupledict类

我们要讨论的最后一个重要的预备是tupledict类。这是Python的一个自定义子类dict类，它允许您高效地处理Gurobi变量对象的子集。更具体地说，你可以用the总和和刺激方法在一个tupledict对象容易和简洁地建立线性表达式。a的关键字tupledict存储为tuplelist一样的选择语法可以用来选择条目的子集。具体来说，通过将一个元组与每个Gurobi变量关联起来，您可以高效地创建包含匹配变量子集的表达式。例如，使用总和方法tupledict对象，您可以轻松构建一个表达式，该表达式捕获对应元组的第一个字段等于3的所有Gurobi变量的总和(使用x.sum(“*”)）.

而您可以直接构建自己的tupledict， Gurobi接口提供了一个addVars方法为输入参数中的每个元组添加一个Gurobi决策变量到模型中，并将结果作为tupledict．让我们举一个简单的例子。我们将首先构造一个元组列表，然后创建一组使用该列表索引的Gurobi变量:

gurobi > l =列表(((1、2),(1,3)(2、3),(2、4)])gurobi > d =模型。addVars(l, name="d")

的addVars方法将创建变量d(1、2)，d(1、3)，d(2、3),d(2、4)．请注意,的名字参数用于命名生成的变量，但它只给出名称的前缀—名称由元组键下标(因此将对变量进行命名d [1, 2]，d [1,3]等)。最后的召唤更新同步某些内部数据结构;现在可以放心地忽略这个细节。

你可以用这个tupledict建立线性表达式。例如，你可以这样做:

gurobi >和(d。选择(1, '*'))

的选择方法返回Gurobi变量列表，其中关联元组的第一个字段为1。Python总和语句然后创建一个线性表达式，该表达式捕获这些变量的和。在这种情况下，这个表达式是(1、2)+ d(1、3)．同样的,和(d。选择('*', 3))会给(1、3)+ d(2、3)．与一个tuplelist，你用a‘*’字符串，指示元组中该位置中可接受的任何值。

的tupledict类包含一个简化上述操作的方法。而不是和(d。选择('*', 3))，你可以使用d.sum(“*”,3)代替。

的tupledict类还包括刺激方法，在线性表达式的系数不是全部的情况下1．0．系数由a提供dict论点。的索引使用相同的元组tupledict．例如，给定一个dict命名多项式系数有两项:多项式系数(1、2)= 5,多项式系数(2、3)= 7, a call tod.prod(多项式系数)会给出这样的表达式5 d(1,2) + 7 d(2,3)．你也可以包含一个过滤器，所以d.prod(多项式系数2‘*’)让7 d(2、3)．

请注意,tupledict的子类是dict，所以你可以使用标准dict方法来访问或修改tupledict：

gurobi >打印(d [1,3]) < gurobi。Var d[1,3]> gurobi> d[3,4] = 0.3 gurobi> print(d[3,4]) 0.3 gurobi> print(d[3,4])) dict_values([])Var d[1,2]>， 0， , < gurobi。Var d[2、3]>,< gurobi。Var d(2、4)>))

在我们接下来的网络流示例中，一旦我们构建了tupledict它包含了网络上每个有效商品-源-目的地组合的变量(我们称之为)流)，我们可以创建一个线性表达式，捕捉所有弧线的总流量，空入特定的目的地城市，如下所示:

Gurobi > inbound =流量。总和('*', '*', 'New York')

现在，我们提供一个示例来说明到目前为止所讨论的所有概念的用法。