grbmodel.addvars（）
grbmodel.addvars（）
将新的决策变量添加到模型中。
| grbvar [] | addvars.（ | ㈡ | 数数， |
| char | 类型 ） |
-
添加
数数模型的新决策变量。除变量之外，所有关联的属性都占用它们的默认值类型，它被指定为参数。论点：
数数：要添加的变量数。
类型：用于新变量的变量类型（GRB.Conulous.那grb.binary.那GRB.Integer.那GRB.MEXYONT.， 或者grb.semiint.）。
返回值：
一系列新变量对象。
| grbvar [] | addvars.（ | 双倍的[] | 磅， |
| 双倍的[] | UB， | ||
| 双倍的[] | obj， | ||
| Char [] | 类型， | ||
| 细绳[] | 名字） |
-
将新的决策变量添加到模型中。添加变量的数量由输入阵列的长度确定（必须在所有参数上一致）。
论点：
磅：新变量的下限。可空值，在这种情况下，变量获得下限为0.0。
UB.：新变量的上限。可空值，在这种情况下，变量获得无限的上限。
obj.：新变量的客观系数。可空值，在这种情况下，变量获取0.0的目标系数。
类型：新变量的可变类型（GRB.Conulous.那grb.binary.那GRB.Integer.那GRB.MEXYONT.， 或者grb.semiint.）。可空值，在这种情况下，假设变量是连续的。
名称：新变量的名称。可空值，在这种情况下，所有变量都是给出的默认名称。
返回值：
一系列新变量对象。
| grbvar [] | addvars.（ | 双倍的[] | 磅， |
| 双倍的[] | UB， | ||
| 双倍的[] | obj， | ||
| Char [] | 类型， | ||
| 细绳[] | 名字， | ||
| ㈡ | 开始， | ||
| ㈡ | Len） |
-
将新的决策变量添加到模型中。此签名允许您使用数组来保存各种变量属性（下限，上限等），而无需强制为您在数组中的每个条目添加变量。这
开始和Len.参数允许您指定要添加的变量。论点：
磅：新变量的下限。可空值，在这种情况下，变量获得下限为0.0。
UB.：新变量的上限。可空值，在这种情况下，变量获得无限的上限。
obj.：新变量的客观系数。可空值，在这种情况下，变量获取0.0的目标系数。
类型：新变量的可变类型（GRB.Conulous.那grb.binary.那GRB.Integer.那GRB.MEXYONT.， 或者grb.semiint.）。可空值，在这种情况下，假设变量是连续的。
名称：新变量的名称。可空值，在这种情况下，所有变量都是给出的默认名称。
开始：要添加的列表中的第一个变量。
Len.：要添加的变量数。
返回值：
一系列新变量对象。
| grbvar [] | addvars.（ | 双倍的[] | 磅， |
| 双倍的[] | UB， | ||
| 双倍的[] | obj， | ||
| Char [] | 类型， | ||
| 细绳[] | 名字， | ||
| grbcolumn [] | COLS） |
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将新的决策变量添加到模型中。此签名允许您指定每个新变量使用数组所属的约束列表grbcolumn.对象。
论点：
磅：新变量的下限。可空值，在这种情况下，变量获得下限为0.0。
UB.：新变量的上限。可空值，在这种情况下，变量获得无限的上限。
obj.：新变量的客观系数。可空值，在这种情况下，变量获取0.0的目标系数。
类型：新变量的可变类型（GRB.Conulous.那grb.binary.那GRB.Integer.那GRB.MEXYONT.， 或者grb.semiint.）。可空值，在这种情况下，假设变量是连续的。
名称：新变量的名称。可空值，在这种情况下，所有变量都是给出的默认名称。
科尔斯：grbcolumn对象，用于指定每个新列所属的一组约束。
返回值：
一系列新变量对象。