通用约束辅助函数#
Gurobi 通用约束辅助函数 - 与重载运算符和 Model.addConstr
或
Model.addConstrs
一起使用,以构建
general constraints
。
- abs_(argvar)#
用于将一个决策变量设置为另一个决策变量的绝对值。
- Parameters:
argvar – (Var) 将取其绝对值的变量。
- Example:
m.addConstr(y == gp.abs_(x))
- Returns:
返回一个
GenExpr
对象。
- and_(*args)#
用于设置一个二进制决策变量等于其他二进制决策变量列表的逻辑与。
- Parameters:
args – (Var, 或 Var 的列表或可迭代对象) 将对其进行 AND 连接的变量。
- Example:
m.addConstr(z == gp.and_(x, y)) m.addConstr(z == gp.and_([x, y]))
- Returns:
返回一个
GenExpr
对象。
自版本12.0起已弃用:将
tupledict
作为vars
参数传递已被弃用。 要对td
中的所有变量进行AND连接,请传递td.values()
。
- max_(*args, constant=None)#
用于将决策变量设置为一系列决策变量中的最大值,如果需要,还可以包括一个常数。
- Parameters:
args – (Var, 或 Var 的列表或可迭代对象) 将在此变量上取最大值。
constant – (float, 可选) 包含在MAX操作参数中的常数值。
- Example:
m.addConstr(z == gp.max_(x, y, constant=3)) m.addConstr(z == gp.max_([x, y], constant=3))
- Returns:
返回一个
GenExpr
对象。
自版本12.0起已弃用:将
tupledict
作为vars
参数传递已被弃用。 要在td
中的所有变量上取最大值,请传递td.values()
。
- min_(*args, constant=None)#
用于将决策变量设置为一系列决策变量中的最小值,如果需要,还可以包括一个常数。
- Parameters:
args – (Var, 或 Var 的列表或可迭代对象) 将对其进行 MIN 操作的变量。
constant – (float, 可选) 包含在MIN操作参数中的常数值。
- Example:
m.addConstr(z == gp.min_(x, y, constant=3)) m.addConstr(z == gp.min_([x, y], constant=3))
- Returns:
返回一个
GenExpr
对象。
自版本12.0起已弃用:将
tupledict
作为vars
参数传递已被弃用。 要对td
中的所有变量取最小值,请传递td.values()
。
- or_(*args)#
用于设置一个二进制决策变量等于其他二进制决策变量列表的逻辑或。
- Parameters:
args – (Var, 或 Var 的列表或可迭代对象) 将对其进行 OR 连接的变量。
- Example:
m.addConstr(z == gp.or_(x, y)) m.addConstr(z == gp.or_([x, y]))
- Returns:
返回一个
GenExpr
对象。
自版本12.0起已弃用:将
tupledict
作为vars
参数传递已被弃用。 要对tupledicttd
中的所有变量进行OR连接, 请传递td.values()
。
- norm(vars, which)#
用于设置一个决策变量等于其他决策变量的范数。
- Parameters:
vars – (Var的列表或可迭代对象,或1维MVar) 将对其进行NORM操作的变量。请注意,此列表中不能包含重复项。
which – (float) 使用哪种范数。选项为0、1、2,以及任何大于或等于GRB.INFINITY的值。
- Example:
x = m.addVars(3) nx = m.addVar() m.addConstr(nx == gp.norm(x, 1.0))
- Returns:
返回一个
GenExpr
对象。
自版本12.0起已弃用:将
tupledict
作为vars
参数传递已被弃用。 要对td
中的所有变量取NORM,请传递td.values()
。