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Pulp.pulpTestAll() 测试失败,太多值无法解压
我的操作系统是window 7 Pulp版本是1 6 1 gurobi版本是7 0 1 可以成功导入gurobipy Pull solvers GUROBI确实通过了测试 所以我可以使用gurobi 然而 pulp solvers CPLE
python
gurobi
pulp
Julia JUMP Gurobi MIP - 查询并存储最佳目标并在运行时绑定
我通过 Julia 中的 JuMP 包使用 Gurobi 来解决混合整数程序 我想获得一个图表像这个 https i stack imgur com 427LC png 其中还提供了基于 Python 的解决方案 也已在古罗比社区形式 ht
Callback
Julia
gurobi
mixedintegerprogramming
juliajump
带间隔 Gurobi 约束的图形着色
我正在尝试使用 networkx 和 gurobi 修复图形着色问题的一些限制 对于每个 i V 我们定义以下一组区间 每个区间 l u Ii 表示与顶点 i 相关的边集的一对可能的最小颜色 l 和最大颜色 u 此外 对于每个 k K 我们
python
networkx
graphtheory
gurobi
类型错误:+ 不支持的操作数类型:“生成器”和“生成器”
我在目标函数中添加三个表达式时遇到问题 我用了quicksum构建每个表达式 但是 当我尝试将它们添加在一起时 出现错误 无法在 生成器 类上使用 操作数 这是我的代码的最后一部分 the shipping cost expression
python
class
gurobi
Gurobi,如何将连续变量更改为二元变量
我正在使用 gurobi python 接口 无论如何 是否可以将连续变量转换为二进制变量 我只是不想转换 m addVar lb 0 ub 1 vtype GRB CONTINUOUS to m addVar lb 0 ub 1 vtyp
python
linearprogramming
gurobi
integerprogramming
如何使用Python计算gurobi中的2范数约束?
有人可以帮我编写 2 范数约束吗 k 2 n 2 w model addMVar k n lb 1 0 ub 1 0 vtype gp GRB CONTINUOUS name w for i in range k sumw 0 for j
python
gurobi
gurobipy 中的反向指标约束
我是 gurobipy 的初学者 我想添加一个反向指标约束 指标约束只不过取决于约束是否成立的二元变量 在 gurobipy 中 这写为 model addConstr x 1 gt gt y z lt 5 其中 x 是二进制变量 y 和
python
linearprogramming
gurobi
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
gurobi
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
gurobi
使用 Julia 和 gurobi 进行二次约束 MIQP
这是试图回答以下问题 https matheducators stackexchange com questions 11757 small data sets with integral sample standard deviation
Julia
gurobi
juliajump
如何禁用纸浆的计算日志
我在 python 中使用 pulp 和 GUROBI 来解决一些优化问题 例如 GUROBI的计算日志是 Optimize a model with 12 rows 25 columns and 39 nonzeros Coefficie
python
gurobi
pulp
为什么在使用 Model.copy() 后出现“GurobiError:变量不在模型中”?
我需要优化具有不同约束集的模型 但这些约束的子集对于每个模型都是相同的 我的想法是构建一个包含每次都需要的所有变量和所有约束的基本模型 但是 它看起来并不像 Gurobi Model copy 方法按照我想象的方式复制变量 这是我希望做的事
python
gurobi
鲁棒优化(4):通过yalmip中的kkt命令实现CCG两阶段鲁棒优化
两阶段鲁棒优化的原理推导部分 已经较多的文章进行分析 目前大部分同学面临的问题是 子问题模型中存在的双线性项该如何处理 目前 主流方式是 采用对偶定理或KKT条件 将第二阶段的双层问题变成单层问题 简略的思想如下 首先是原始的两阶段模型 对
yalmip
gurobi
算法
MATLAB
gurobi安装
gurobi安装 先去官网下载 Gurobi Optimizer 同时申请一个免费的license 学术用途的 土豪随意买 以最新的6 5版本为例进行解说 解压下载的gurobi6 0 5 linux64 tar gz 命令 tar zxv
gurobi