分段_vb.vb.
'版权所有2021，gurobi优化狗万app足彩，llc'此示例考虑以下可分离凸面问题：''最小化f（x） - y + g（z）'对x + 2 y + 3 z <= 4'x + y> = 1'x，y，z <= 1''其中f（u）= exp（-u）和g（u）= 2 u ^ 2 - 4 u，对于所有真实的u。它通过具有分段线函数的近似f和v来制定和解决简单的LP模型。然后，它通过否定对应于非凸分段 - 线性函数的F的近似来将模型'转换为MIP，并再次解决它。导入系统导入Gurobi类分段_VB共享功能F（US Dibul）作为双返回Math.exp（-U）结束功能共享功能G（u为双）作为双重返回2 * U * U - 4 * U结束功能共享子main（）尝试'创建环境Dimen Env作为新的grbenv（）'创建一个新的模型暗淡模型作为新的grbmodel（env）'创建变量dim lb作为dips = 0.0，Ub为双= 1.0暗x作为grbvar = model.addvar（LB，UB，0.0，GRB.CONTINOULY，“X”）DIM Y作为GRBVAR = MODEM.ADDVAR（LB，UB，0.0，GRB.Continuous，“Y”）DIM Z为GRBVAR = Model.Addvar（LB，UB，0.0，GRB.Continuous，“Z”）'用于y Model.setObjective（-y）'为x和z dim npts添加分段 - 线性目标函数作为Integer = 101 dim ptu作为double（）= new double（NPTS-1）{} DIMP PTF作为DOUBLE（）= NEW DOUBLE（NPTS-1）{} DIMP PTG为DOUBLE（）=新的DOUBLE（NPTS - 1）{}为I作为INTEGER = 0到NPTS - 1 PTU（i）= LB +（UB - LB）* I /（NPTS - 1）PTF（i）= f（ptu（i））ptg（i）= g（ptu（i））下一个model.setpwlobj（x，ptu，ptf）model.setpwlobj（z，ptu，ptg）'添加约束：x + 2 y + 3 z <= 4 model.addconstr（x + 2 * y + 3 * z <= 4.0，“c0”）'添加约束：x + y> = 1 model.addconstr（x + y> = 1.0，“c1”）'优化模型作为lp model.optimize（）console.writeline（“ismip：”＆model.ismip）console.writeline（x.varname＆" " & x.X) Console.WriteLine(y.VarName & " " & y.X) Console.WriteLine(z.VarName & " " & z.X) Console.WriteLine("Obj: " & model.ObjVal) Console.WriteLine() ' Negate piecewise-linear objective function for x For i As Integer = 0 To npts - 1 ptf(i) = -ptf(i) Next model.SetPWLObj(x, ptu, ptf) ' Optimize model as a MIP model.Optimize() Console.WriteLine("IsMIP: " & model.IsMIP) Console.WriteLine(x.VarName & " " & x.X) Console.WriteLine(y.VarName & " " & y.X) Console.WriteLine(z.VarName & " " & z.X) Console.WriteLine("Obj: " & model.ObjVal) ' Dispose of model and environment model.Dispose() env.Dispose() Catch e As GRBException Console.WriteLine("Error code: " + e.ErrorCode & ". " + e.Message) End Try End Sub End Class
