前言静态武器目标分配（static weapon-target assignment，WTA）问题是军事领域的著名问题，也是分配问题中的研究热点之一。SWTA问题易于描述但是难以求解，自1958年提出以来，大量学者对其进行了研究，但是对于大规模的SWTA问题求解直至近两年才有较大突破，本文将借助Gurobi精确求解小规模的SWTA问题，借此进一步熟悉Gurobi建模过程。SWTA问题静态武器目标的
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2024-07-10 04:30:24
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目录1. Gurobi介绍2. 安装3.基础语法3.1 语法对比3.2 基本用法：list和tuplelist3.3 基本用法：dict和tupledict3.4 基本语法：创建tuplelist和tupledict3.5 基本用法：sum和quicksum3.6 实际问题建模过程3.7 Gurobi模型构建过程3.8 建模举例参考 1. Gurobi介绍Gurobi是由美国 Gurobi Op
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2024-01-31 18:06:28
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大家好，我是一名在读研究生，主要研究优化算法和应用，通过Gurobi求解器进行优化问题的求解。希望通过在51CTO博客分享我的学习心得和技术经验，能与更多志同道合的朋友们一起交流和成长。在这篇博文中，我将分享几个常用的Gurobi代码片段，希望对大家在解决优化问题时有所帮助。1.线性规划问题import gurobipy as gp
from gurobipy import GRB
# 创建模型
原创
2024-05-24 19:48:51
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# 使用 Python 和 Gurobi 进行优化
优化问题在许多领域中都扮演着重要角色，从物流和生产调度到金融投资组合选择，其应用范围非常广泛。Gurobi 是一个强大的优化求解器，专门用于线性、整数和二次规划问题。本文将介绍如何使用 Python 和 Gurobi 来解决优化问题，并提供相应的代码示例。我们还将展示状态图和旅行图，帮助读者更好地理解这个过程。
## 什么是 Gurobi？
我们将讨论如何使用 Gurobi 和 Python 来解决背包问题，这是一个广泛应用于优化领域的经典问题。在接下来的内容中，我们将详尽剖析解决这一问题的过程。
## 背景描述
背包问题是一类组合优化问题，最著名的形式是 0/1 背包问题。我们想最大化背包内物品的价值，而物品的容量不能超出背包的限制。随着技术的发展和数据科学的兴起，求解这类问题的效率和准确性愈发重要。
> “Gurobi 是一
# 如何使用Python Gurobi求解
## 简介
在这篇文章中，我将教会你如何使用Python Gurobi求解优化问题。Gurobi是一个强大的数学规划工具，能够帮助你解决线性规划、整数规划、混合整数规划等问题。作为一名经验丰富的开发者，我将为你详细介绍整个流程，并且给出每一步需要使用的代码和注释。
## 流程图
```mermaid
gantt
title Python Gu
原创
2024-06-22 04:47:28
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# Gurobi Python求解
在数学优化问题中，线性规划、整数规划等问题是常见的问题类型。Gurobi是一个强大的数学优化工具，它提供了多种求解器和API接口。其中，Gurobi Python API是一个常用的接口，可以方便地使用Python语言调用Gurobi进行求解。
## Gurobi Python简介
Gurobi Python API是Gurobi提供的Python接口，可
原创
2024-06-13 05:23:25
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# 使用 Python 和 Gurobi 求解背包问题
在数学和计算机科学中，背包问题是一个经典的组合优化问题。在这个问题中，你有一个背包，背包有一定的容量，而你面前有一组物品，每个物品都有重量和价值。你的目标是选择一些物品放入背包中，使得这些物品的总价值最大，并且它们的总重量不超过背包的容量。
本文将介绍如何使用 Python 和 Gurobi 来解决背包问题，并通过代码示例进行讲解。我们还
# 使用 Python Gurobi 实现优化模型
## 引言
Gurobi 是一个强大的优化求解器，能够处理线性规划 (LP)、整数规划 (IP) 和其他优化问题。本文将逐步指导你如何在 Python 中使用 Gurobi，帮助你理解实现的流程与细节。
## 工作流程
我们可以将整个工作流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| -
在这篇博文中，我将详细讲解如何运用 Gurobi 库来解决 Python 中的优化问题。本文的结构将包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和性能优化，这将帮助读者深入理解这一工具的使用。
## 环境准备
为确保 Gurobi 在 Python 环境中可以顺利运行，首先需要进行一些依赖的安装配置。
### 依赖安装指南
对于不同的操作系统，安装命令略有不同。以下是 Window
# 使用 Gurobi 的 Python 测试代码
在运筹学和优化领域，Gurobi 是一个强大且高效的优化求解器，广泛用于线性规划（LP）、整数规划（IP）等问题。本文将介绍如何在 Python 中使用 Gurobi，并提供一段简单的测试代码示例，以帮助你入门。
## Gurobi 安装
首先，确保在你的系统中安装了 Gurobi。可以从 [Gurobi 官网]( 下载，并按照说明进行安装
Gurobi+Python做运筹优化环境搭建Gurobi+Python做运筹优化环境搭建Gurobi+Python环境搭建报错 `DLL load failed`一般原因 Gurobi+Python做运筹优化环境搭建Python调用Gurobi需要注意下面几点：
Gurobi的版本和Python的版本要一致，即都是64bit或者都是32bit，否则不能成功如果用Pydev，则需要eclipse，
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2023-11-11 07:27:49
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python与c互相调用 虽然python开发效率很高，但作为脚本语言，其性能不高，所以为了兼顾开发效率和性能，通常把性能要求高的模块用c或c++来实现或者在c或c++中运行python脚本来处理逻辑，前者通常是python中一些模块的实现方式，后者服务端程序（实现业务扩展或是Plugin功能）和游戏开发（脚本只处理逻辑）中比较常见。本文主要介绍通过在c中运行python脚本来实现p
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2024-09-20 14:51:21
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简介：Python内置glob模块是一个操作文件的相关模块，由于模块功能比较少，很容易掌握。用它可以查找符合特定规则的文件路径名。使用该模块查找文件，只需要用到： “*”, “?”, “[]”这三个匹配符，可以帮助我们高效的处理文件、目录方面的事情。在Unix，Windows中有效。一般而言，文件遍历模块往往配合文件拷贝和删除的shutil模块使用实际场景案例攻略：1、批量操作目录路径下符合文件：
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2023-09-13 11:27:13
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1.1. 模块/包的概念在Python中，一个.py文件就称之为一个模块（Module） 模块一共三种： python标准库 第三方模块 应用程序自定义模块 模块的使用：模块是用来组织函数的解释器通过搜索路径找到hhh.py后, 将hhh.py解析后全部加入内存并全部赋值给hhh这个变量，后面取值需要 hhh.XXX()# import hhh #解释器通过搜索路径找到hhh.p后, 将
共尝试了三种方式，1.2引用了以下三个using IronPython.Hosting;
using Microsoft.Scripting.Hosting;
using Python.Runtime;Python.Runtime需要是 .net standard 类库 我用的是.net6 1.没有引用第三方的时候可以， 引用第三方就会找不到第三方 例如 找不到import
在这篇博文中，我们会详细讨论如何将 Gurobi 安装到 Python 的 PyCharm 环境中。我们将从环境准备开始，逐步引导你完成安装和配置过程，最后测试功能和探讨优化技巧。
### 环境准备
在安装 Gurobi 之前，需要确保你的系统上安装了一些前置依赖。你需要如下软件：
- Python 3.x （推荐使用 Anaconda）
- PyCharm IDE
- Gurobi Opt
在数据分析和优化问题中，Python 是一个强大的工具，而 Gurobi 是最受欢迎的商业优化求解器之一。Gurobi 提供了多种优化功能，包括线性规划（LP）、整数规划（IP）、混合整数规划（MIP）等。本文将系统地介绍如何在 Python 中使用 Gurobi，包含相关的代码示例及逻辑分析。此外，会呈现状态图和流程图以帮助理解。
### 一、Gurobi 的安装
要使用 Gurobi，首先
# Python Gurobi 中的辅助变量
在进行优化建模时，辅助变量（Slack Variables）是常用的工具，可以帮助我们简化模型，增强可解释性，并提高求解效率。尤其是在使用 Gurobi 这样的优化求解器时，合理地使用辅助变量会让模型变得更加高效且容易理解。
## 什么是辅助变量？
辅助变量是优化模型中引入的额外变量，用于将约束条件转化为等式，以便进行线性或非线性优化。它们的目的
