grbaddgenconstroga.


grbaddgenconstroga.

grbaddgenconstroga. grbmodel. *模型,
Const Char. *姓名,
XVAR,
yvar,
双倍的 一种,
Const Char. *选项 )

添加一个新的类型的全新约束grb_genconstr_loga.到一个模型。注意,由于我们的延迟更新方法,在更新模型之前,实际上不会添加新的约束(使用grbupdatemodel.),优化模型(使用grboptimize.)或将模型写入磁盘(使用grbwrite.)。

对数函数约束指出了这种关系<span> $ </ span> y = log_a(x)<span> $ </ span>应该持有变量<span> $ </ span> x <span> $ </ span><span> $ </ span> y <span> $ </ span>, 在哪里<span> $ </ span> a> 0 <span> $ </ span>是(常数)基础。

该函数的分段 - 线性近似值被添加到模型中。使用以下四个属性(或使用具有相同名称的参数)来控制近似的细节:funcpieces.funcpiqueerrorfuncpieceslength., 和funcpieceratio.。有关详细信息,请咨询一般约束讨论。

返回值:

非零返回值表示添加常规约束时发生问题。参考错误代码表格有可能返回值列表。有关错误的详细信息可以通过呼叫获得grbgeterramsg.

论点:

模型:应添加新的一般约束的模型。

姓名:新一般约束的名称。这个论点可以空值,在这种情况下,约束给出了默认名称。

XVAR.:变量索引<span> $ </ span> x <span> $ </ span>

yvar.:变量索引<span> $ </ span> y <span> $ </ span>

一种:函数的基础,<span> $ </ span> a> 0 <span> $ </ span>

选项:一个可以用于设置控制该函数约束的分段线性近似的属性的字符串。要为属性分配值,请按照具有相同符号的属性名称和所需的值(没有空格)。不同属性的分配应由空格分隔(例如“funcpieces = -1 funcpieceerror = 0.001”)。

示例用法:

/ * y = log_10(x)* / error = grbaddgenconstroga(型号,“loga”,xvar,yvar,10.0,“”);