2019-07-18～gurobi踩过的坑

（）
git_Python-Gurobi学习资料
Get constraints in matrix format from gurobipy
Sensitivity Analysis with Gurobi

1.安装

• 注册
  选择academic
• license
  有命令行，在terminal下直接运行，运行后自动下载证书
• APP
  用canda自动安装，pip总安装失败

2. Start

• 看官方document，有相关例子，具体放在Mendelay里(2个)

import gurobipy as bi
m=bi.Model('model name')

#添加变量
m.addVars(变量下标1,变量下标2,...,lb=,ub=,vtype=bi.GRB.CONTINUS,'name')

# or
for i in 下标1:
    for j in 下标2:
        for ...:
              m.addVar()

#更新环境
m.update()

#添加约束,基本将变量表述出来就行
m.addConstrs(fucntion for variable in ...)
#or
m.addConstr()

#添加目标值
m.setObjective(objective function,bi.GRB.MINIMIZE)

#优化
m.optimize()

在表达可能涉及到

bi.quicksum()
tuplelist.select(j,'*')

3. Model infeasible

infeasible analysis1
infeasible analysis - officail

document里有写:workforce1,2,3。
自己在建模过程中出现这个问题是因为出现conflict constraints.（因此，在添加约束和变量的时候最好定义好name，否则conflict cosntraints 会以‘R1’..，出现）

在查找conflict cosntraints的时候，应先用IIS判别模型是否infeasible
两种方式处理conflict constraints

• Remove

removed=[]
    while True:
        m.computeIIS()
        print('\nthe following constraint cannot be satisfies:')
        for c in m.getConstrs():
            print('%s' % c.constrName)
            removed.append(str(c.constrName))
            m.remove(c)
            break
        print ''
        m.optimize()
        status=m.status

        if status ==bi.GRB.Status.UNBOUNDED:
            print 'unbounded'
            exit(0)
        if status==bi.GRB.Status.OPTIMAL:
            break
        if status==bi.GRB.Status.INF_OR_UNBD and status!=bi.GRB.Status.INFEASIBLE:
            print ('was stopped with %d'% status)
            exit(0)

    print ('\nthe constraint removed:')
    print removed

• Relax

• 解决
  查找冲突变量按定义顺序查找
  st1
  st2
  st3
  ...
  若st1与后面的任意变量冲突，输出st1。总之，显示最前的变量。

5. 输出模型结果

    if m.status == bi.GRB.Status.OPTIMAL:
        solution_cache = m.getAttr('x', x)
        solution_deliver = m.getAttr('x', q)
        #print solution_cache
        #print solution_deliver
        for h in range(num_file):
            for i in range(num_sbs):
                print('\nOptimal file %d for node %d:' % (h, i))
                for j, k in bi.tuplelist(depth_first_search(i, num_sbs, edgeWeight)):
                    if solution_cache[i, h] > 0.0:
                        print ('%d cache %d: %f' % (i, h, solution_cache[i, h]))
                    if solution_deliver[h, i, j, k] > 0.0:
                        print('%d -> %d: %f' % (j, k, solution_deliver[h, i, j, k]))
                    if solution_cache[k, h] > 0.0:
                        print ('%d cache %d: %f' % (i, h, solution_cache[i, h]))

    else:
        print m.printStats()

主要为m.getAttr(变量)