GRBaddgenconstrIndicator
| int | GRBaddgenconstrIndicator( | GRBmodel | *模型, |
| const char | *姓名、 | ||
| int | binvar, | ||
| int | binval, | ||
| int | 据nvar, | ||
| const int | *印第安纳州, | ||
| const双 | * val, | ||
| 字符 | 意义上说, | ||
| 双 | rhs) |
添加一个新类型的一般约束GRB_GENCONSTR_INDICATOR一个模型。请注意,由于我们懒惰的更新方法,新的约束实际上不会被添加(使用直到你更新模型GRBupdatemodel(使用),优化模型GRBoptimize),或写磁盘(使用的模型GRBwrite)。
一个指标约束
州,如果二进制变量指标
等于
,在那里
,那么线性约束
应该持有。另一方面,如果
,线性约束可能违反了。线性约束的感觉也可以指定“
”或“
”。
注意,指标变量的约束将被迫二进制,独立于它是如何创建的。
参数:
模型:新通用约束的模型应该被添加。
的名字:新通用约束的名称。这个观点可以零,在这种情况下,约束条件是给定一个默认名称。
binvar:二进制指数的指标变量。
binval价值:二进制的指标变量,将迫使线性约束得到满足(
或
)。
据nvar数量:
非零系数的线性约束引发的指标。
印第安纳州:指标变量
非零值的线性约束。
瓦尔:非零值的数值
在线性约束。
感觉:线性约束。选项是GRB_LESS_EQUAL,GRB_EQUAL,或GRB_GREATER_EQUAL。
园艺学会:右边的值线性约束。
返回值:
一个非零返回值表明,添加通用约束时发生问题。指的是错误代码表的列表可能的返回值。细节错误可以通过调用GRBgeterrormsg。
使用示例:
/ * x7 = 1 - > x1 + 2 x3 + x4 = 1 * / int印第安纳州[]= {1,3,4};双val [] = {1.0, 2.0, 1.0};错误= GRBaddgenconstrIndicator(模型、零7,1,3,印第安纳州,val, GRB_EQUAL, 1.0);
