结果
一旦我们添加了模型约束，我们调用优化然后输出最优解:
# m.optimize() #打印m.Status == GRB时的最优解。best: solution = m.getAttr('X'， flow) for h in commodities: print('\ nooptimal flows for %s:' % h) for i, j in arc: if solution[h, i, j] >: print('%s -> %s: %g' % (i, j, solution[h, i, j]))
如果你运行这个例子gurobi.bat netflow.py，您应该看到以下输出:
使用license文件c:\ gu罗比\ gu罗比.lic
Gurobi Optimizer版本9.5.2构建v9.5.2rc0 (win64)
优化一个16行12列36非零模型指纹:0xf10778ba系数统计:矩阵范围[1e+00, 1e+00]目标范围[1e+01, 8e+01]边界范围[0e+00, 0e+00] RHS范围[1e+01, 1e+02]解算去除了16行12列解算时间:0.00s解算:所有行和列被删除迭代目标原始Inf. Dual Inf. Time 0 5.5000000e+03 0.000000e+00 2.000000e+01 0s在uncrush 1后额外进行一次单纯迭代5.5000000e+03 0.000000e+00 0.000000e+00 0s在1次迭代和0.00秒内解决最佳目标5.500000000e+03铅笔最佳流量:底特律->波士顿:50丹佛->纽约:50丹佛->西雅图:10钢笔最佳流量:底特律->波士顿:30底特律->纽约:30丹佛->波士顿:10丹佛->西雅图:30
