示例矩阵1.py.

这是我们示例的完整源代码（也可用 / examples/python/matrix1.py）......

＃！/ usr / bin / env python3.7＃版权所有2021，guro狗万app足彩bi优化，llc＃此示例使用矩阵API制定和解决以下简单的MIP模型#maximized＃x + y + 2 z＃x x+ 2 y + 3 z <= 4＃x + y> = 1＃x，y，z二进制导入gurobipy作为gurobipy导入grb导入numpy作为np导入scipy.sparse as sp try：＃创建一个新型号m =gp.model（“matrix1”）＃创建变量x = m.addmvar（shape = 3，vtype = grb.binary，name =“x”）＃set目标obj = np.array（[1.0,1.0,2.0]）M.SetObjective（obj @ x，grb.maximize）＃build（稀疏）约束矩阵val = np.array（[1.0,2.0,3.0，-1.0，-1.0]）行= np.array（[0,0，0,1,1]）col = np.array（[0,1,2,0,1]）a = sp.csr_matrix（（val，（行，col）），shape =（2,3））＃Build rhs vector rhs = np.array([4.0, -1.0]) # Add constraints m.addConstr(A @ x <= rhs, name="c") # Optimize model m.optimize() print(x.X) print('Obj: %g' % m.objVal) except gp.GurobiError as e: print('Error code ' + str(e.errno) + ": " + str(e)) except AttributeError: print('Encountered an attribute error')

您需要在Python环境中拥有Numpy包和scipy稀疏矩阵包以运行此示例。获得合适的Python环境的最简单方法是安装anaconda python分布，或在您的Python环境中安装这些包python -m pip安装numpy scipy。