저는 Gurobi를 사용하여 파이썬에서 다음과 같은 문제를 최적화하려고 노력 중이며 그 해답은 소수로 나옵니다. 최적의 정수를 구하기 위해 출력을 얻으려면 어떻게해야합니까? from gurobipy import *
def main():
pass
if __name__ == '__main__':
main()
try:
#Create a new
Gurobi는 목적 함수 이 양의 값이 아닌 경우 2 차 문제를 최적화합니까? 우리의 제약 조건은 선형입니다 - 실제로는 상자 제약 조건입니다. 이는 Vavasis, Oxford Complexity : Optimization Issues, 옥스포드 대학 출판부 에 따라 알려진 NP 완전 문제입니다. Gurobi는 특별한 조건을 제외하고 이차 제약 조건을 가
최적의 솔루션을 찾은 후에 (Java 인터페이스 사용) Gurobi를 다시 호출하려고합니다. 배경 : (1) (아주) 좋은 해결책을 찾은 다음 (2) 문제에 게으른 제약 조건을 추가해야하는 접근 방식을 연구 중입니다. 합리적인 새로운 지연 제약을 식별하는 것이 제 경우에는 좋은 해결책을 요구하기 때문에 먼저 좋은 해결책을 찾아야합니다. Gurobi가 MIP
오류를 압축을 풀 수 파이썬에서 6 차원 변수를 정의하려고합니다. 각 차원을 목록으로 정의했습니다. 차원은 게임, 교대조, 시간, 구덩이, order1 및 order2입니다. 이러한 6 가지 차원의 일부 조합 만 유효하기 때문에 콤보를 튜플리스트로 정의하여 어떤 콤보가 존재 하는지를 정의했습니다. 그런 다음 유효 콤보로 변수를 정의하려고합니다. 귀하의 "콤
누군가이 오류를 도와 줄 수 있습니까? 여기서 shoudl은 오류가 발생했을 때를 봅니다. GurobiError : 인수를 표현식으로 변환 할 수 없습니다. 내가 파이썬에 내가 Gurobi 라이브러리를 사용하고 있음을 추가해야 from gurobipy import*
m=Model('mymodel')
def label(c):
return "x
저는 2D 빈 포장 문제를 해결하기 위해 해 찾기를 찾고 있습니다. "Binary Tree Algorithm"이라는 제안을 여러 번 보았습니다 만, 약 200,000 개의 bin이 있습니다. 알고리즘이 Scalable인지 확실하지 않습니다. 나는 구로비에 대해 생각하고있었습니다. 하지만 구로비 문제를 모델링하는 방법을 모릅니다. 사용할 수있는 모델을 알고
Gurobi/python에서 희소 행렬을 사용하여 표현 된 LP 문제를 해결하려고합니다. X = B 대상 최대 ′ C, X, L, X ≤ ≤ U, A는 크기가 2 ~ 1,000 의 SciPy linked list sparse matrix이다 . Gurobi/매트랩 같은 작업에 비해 10 ~ 100 배 느린 코드 model = gurobipy.Model()
저는 파이썬에서 gurobi를 처음 사용합니다. 내가 뭘 잘못하고 있는지 설명 할 수있는 사람이 있습니까? 내가 전화 할 때 gurobipy.GurobiError: Unable to convert argument to an expression : 나는 오류를 얻을 m.setObjective(obj,GRB.MINIMIZE) 내 코드 : m = Model("m
시간에 액세스하고 싶습니다. 파이썬에서 gurobi의 수학 최적화 문제를 실행할 때 m 모델의 최적 솔루션을 찾았습니다. 은 지금까지 나는 runtime = m.Runtime
print("The run time is %f" % runtime)
불행하게도, 반환 된 런타임은 항상 모델을 해결하는 데 걸린 시간의 독립적 인 0.0이며, 어떤 timelim
iPython에서 모듈을 가져오고 다른 모듈을 가져옵니다. 이 또 다른 모듈 (즉 gurobipy)은 실패한 공유 라이브러리를로드하려고 시도합니다. 공유 라이브러리의 경로는 .bashrc의 LD_LIBRARY_PATH에 추가됩니다. 쉘에서 스크립트를 실행하면 모든 것이 잘됩니다. 나는 지금 잠시 googled하지만 질문에 대한 궁극적 인 대답을 찾지 못했습