gurobi专题
gurobi约束条件使用大全(`model.addConstr()`添加单个约束和`model.addConstrs()`添加多个约束和强不等式约束）
文章目录 gurobi约束条件`model.addConstr()`添加单个约束`model.addConstrs()`添加多个约束强不等式约束 gurobi约束条件 model.addConstr()添加单个约束 约束可以是线性、不等式或等式。Gurobi支持添加单个约束和多重约束。 例子： model.addConstr(x + y == 5, "eq_const
MATLAB中gurobi 运行报错与调试
问题背景如下：刚拿到一份MATLAB的代码，但是电脑第一次安装gurobi，在运行过程中发生了报错，使用断点进行调试和步进调试方法，最终发现，这个问题出在了哪一步，然后向了人工智能和CSDN、百度寻求答案，均没有发现有效的解决办法，最后在哔哩哔哩发现解决办法，特此记录。 大佬视频链接在这里：GurobiError10008错误的解决方法_哔哩哔哩_bilibili 1.报错界面 2.在命令窗
gurobi中的model.status分别有哪些状态，都怎么使用
在Gurobi中，model.status 可以返回以下状态之一： GRB.LOADED: 模型已加载但尚未进行优化。GRB.OPTIMAL: 已找到最优解。GRB.INFEASIBLE: 问题是不可行的。GRB.INF_OR_UNBD: 问题是不可行的或无界的。这可能意味着问题是不可行的，也可能是无界的。GRB.UNBOUNDED: 问题是无界的。GRB.CUTOFF: 求解器在达到指定的停止
GUROBI案例实战(六）——排产排程问题（2）
更多可参考：https://github.com/Gurobi/modeling-examples/blob/master/food_manufacturing/food_manufacture_1.ipynb 一、问题简介 (1) 某厂商生产一种香皂的原材料有植物油脂和非植物油脂，其中植物油脂有两种，非植物油脂有三种，其中任一种都可制成香皂: (2) 不同的时间购买原材料的价格不同：（单位
GUROBI实战案例（五）——排产排程（1）
排产排程【系列】 (aliyun.com) import gurobipy as gbfrom gurobipy import *# parametersprofit = {"Bands": 25,"Coils": 30,"Plate": 29}rate = {"Bands": 1/200,"Coils": 1/140,"Plate": 1/160}max_work_time = 40
基于共享储能电站的工业用户 日前优化经济调度matlab程序（yalmip+cplex）（yalmip+gurobi）
基于共享储能电站的工业用户 日前优化经济调度matlab程序（yalmip+cplex）（yalmip+gurobi） 参考文献：基于共享储能电站的工业用户 日前优化经济调度 摘要: 文章提出一种基于共享储能电站的工业用户日前优化经济调度方法。首先提出共享储能电站的概念，分析其商业运营模式。然后将共享储能电站应用到工业用户经济优化调度中，通过协调各用户使用共享储能电站进行充电和 放电的功率，实现
网络流问题求解及Gurobi+Python代码（最大流/最小成本网络流/多商品网络流）
目录 1.最大流问题 1.1 问题描述 1.2 Ford-Fulkerson算法 1.3 Gurobi测试 2.最小成本网络流问题 2.1 问题描述 2.2 供应链规划案例 3.多商品网络流问题 3.1 问题描述及模型 3.2 Gurobi测试 Gurobi求解代码：GitHub - bujibujibiuwang/Network-Flow-Problem:
数学启发式算法 | 可行性泵 (Feasibility Pump)算法精讲：一份让您满意的【理论介绍+编程实现+数值实验】学习笔记(Python+Gurobi实现)
数学启发式算法 | 手把手教你 Python+Gurobi 实现可行性泵 （Feasibility Pump）算法 数学规划与线性规划混合整数规划（Mixed Integer Porgramming, MIP）及其复杂度获得MIP可行解的经典数学启发式算法：可行性泵算法（Feasibility Pump）获得MIP可行解的复杂度数学启发式算法：可行性泵算法（Feasibility Pump）
gurobi与python应用之数组生成，转换，修改，存储及读取
gurobi与python应用篇1 1.数组生成，转换，修改，存储及读取 1.数组生成，转换，修改，存储及读取 matlab输入矩阵很简单，直接用分号表示下一行即可。 而python不同，一维是list，二维是list中包含list 用普通方法创建的数组分隔符有逗号，而numpy创建的数组分隔符默认为空格（见代码块2，numpy生成的更方便！推荐这种）。 // 一维数组：l
gurobi+python/matlab使用体验
观感上来说，gurobi+python更友好。因为和我们见到的数学模型差不多，编译与识别都比较友好。而matlab+gurobi，因为循环的原因，可能看起来比较臃肿。 MATLAB基于Yalmip调用solver(Gurobi、Cplex)是非常容易上手的一门语言，直接点setup接口就可用，很简单，但感觉有点慢，电话吭哧吭哧的风扇声特别大，不知道是不是自己系统的原因。而python+gurob
Gurobi搭建模型系列1——基础
Gurobi搭建模型思路 基本思路一、准备工作：anaconda+gurobi搭建二、重点：建模建模顺序工具建模部分 基本思路 anaconda、python、pycharm选择。 1.pycharm适用于群体开发项目时用，是个大型的集中平台。数据库、代码、项目、环境等等资源。 2.python适合深入研究python的人使用，对使用者要求较高。 3.anaconda比
WIN10安装gurobi给matlab使用（记录）
https://www.gurobi.com/downloads/gurobi-software/ 这是以前的matlab路径，需要修改成新的 使用校园网激活一下 运行gurobi_setup Google报错信息，发现mathwork官方的解释是：找不到相关的dll文件，所以mex无效。 解决方案： 添加dll文件， 在gurobi安装目录下（我的目录是D:\gu
【代码】数据驱动的多离散场景电热综合能源系统分布鲁棒优化算法matlab/yalmip+cplex/gurobi
程序名称：数据驱动的多离散场景电热综合能源系统分布鲁棒优化算法 实现平台：matlab-yalmip-cplex/gurobi 代码简介：数据驱动的分布鲁棒优化算法。考虑四个离散场景，模型采用列与约束生成(CCG)算法进行迭代求解，场景分布的概率模糊集由1-范数和oo-范数约束组成的综合范数约束，程序含拉丁超立方抽样+kmeans数据处理程序，程序完美运行，超级无敌精品，有详细参考文献。 注
gurobi 安装/license激活 记录
前言：花了好久，被嫌弃惹ww，记录一下踩过的坑 至于为何没安装gurobi也能跑一段时间，直到显示需要license激活，还是未解之迷，需要教教。 首先这是官方给的gurobi license激活教程 我们一步步来复现吧！ 1、进入gurobi官网 注册账号（用学校的邮箱来注册以便于获得academic license ） 点击这个按钮后会自动进去注册页面 这里一定注意使用Go
Gurobi约束中大型求和公式西格玛∑的表示（C++）
for (int k = 0; k < 3; ++k){for (int j = 0; j < 10; ++j){GRBLinExpr rsum = 0;//声明变量rsum（row sum 行和），GRBLinExpr指约束中的函数式for (int i = 0; i < 10; ++i){rsum += x[k][i][j];//此处的函数式就是第i行之和}model.addConstr(r
Gurobi求解目标函数最优值
"""求解目标函数最大值x+y+2*z约束条件x+2*y+3*z<=4x+y>=1"""from gurobipy import *try:m = Model("mip1")x = m.addVar(vtype=GRB.BINARY,name="x")y = m.addVar(vtype=GRB.BINARY,name="y")z = m.addVar(vtype=GRB.BINARY
基于 V2G 技术的电动汽车实时调度策略matlab+yalmiplex/gurobi（完美复现）
程序名称：基于 V2G 技术的电动汽车实时调度策略 实现平台：matlab-yalmip-cplex/gurobi 简介：随着电动汽车逐渐普及，其对电网的影响也不断扩大。为加强电动汽车与电网间协作，充分利用电动汽车 在电网能量调度中的高度灵活性，提出一种基于 V2G 技术的电动汽车实时调度策略。首先以降低充电成本和网损 成本为目标，建立电动汽车调度模型。然后通过构建网损灵敏度指标分析电网节点性