我試圖遵循一些使用懶惰約束的Gurobi教程，但是使用中所述的方法model.set(GRB.IntParam.LazyConstraints, 1);會拋出no suitable method found for set(IntParam,int)由Netbeans和編譯期間執行的靜態分析錯誤。 什麼是正確的選擇呢？我正在使用適用於Linux64的Gurobi 6.5.2。
我想比較一個最佳gurobi變量的值與數字，以便決定模型的下一步。 from gurobipy import *
m=Model("flow_model")
arcs = [(0,1),(1,2),(3,4),(0,3), (1,4)]
f= m.addVars((a for a in arcs), vtype=GRB.CONTINUOUS, name = "flow")
d = [0,2
我正在使用Gurobi 7來解決我的MIP問題。我有幾個不同的變量。但是，我特別感興趣的是其中的兩個，即「x」和「y」。對於參考，我給我的代碼，顯示瞭如何添加變量x和y爲求解： # Creating Variables
x = {}
y = {}
# Adding Variables
for i in range(I):
x[i+1,P[i]-d[0]] = m.addVar(
我想比較Gurobi和Scipy的線性編程工具，比如linprog。 SciPy的要求來指定一個問題，同時Gurobi就像here這樣 m = Model()
m.addVar(...) %for variables
m.addConstr(..>) %for constraints
m.update() %for updating the model
m.optimize % for o
我已經表達如下，我想知道如果你能幫助我正式作爲ILP的約束，以便通過Gurobi優化器（Python）的解決： FORALL的情況下（Y），FORALL（j併購），forall（x in X）： IF r [x] [y] = 1且c [y，j] = 1 THEN p [x，a] = 1，forall（a in {U [j] ,. ...，W [j] - 1}） 其中： r [x] [y]，c [y