多目标环境

解决A.多目标模型，解决方案过程通常在相位中进行，其中每个阶段求解一个目标。标准算法参数影响用于解决整体多目标模型的策略。但是，在某些情况下，您可能需要更精细的谷物控制对每个阶段中使用的策略。求解器通手机万博登录过实现这一点多目标环境。

通过API例程创建多目标环境（在C那C ++那java.那。网，或者Python）。您可以使用任何其他环境设置这些环境的参数，但在这种情况下，它们只会影响几个目标解决方案之一。

要在Python中提供一个简单的示例，您可以执行以下操作：

＃创建多目标环境env0 = model.getmultiobjenv（0）env1 = model.getmultiobjenv（1）＃在多目标环境中设置参数Env0.setParam（'方法'，2）env1.setParam（'方法'，1）Env1.SetParam（'presolve'，0）＃执行多目标优化模型.Optimize（）

这将使用屏障求解器（手机万博登录方法= 2）对于第一个目标，以及双单纯x求解器（手机万博登录方法= 1）没有预定（Presolve = 0.）第二。请注意，您不需要每个目标的多目标环境 - 仅适用于您希望参数从模型本身的那些中取出不同值的人。