gurobipy.TempConstr

class TempConstr

Gurobi 临时约束对象。在使用重载运算符构建约束时，会创建此类的对象作为中间结果。此类没有成员函数。相反，TempConstr 对象是由 Var、MVar、LinExpr、QuadExpr、MLinExpr、MQuadExpr 和 GenExpr 对象上的一组函数创建的（例如，==、<= 和 >=）。通常，您不会在自己的变量中存储此类的对象。

TempConstr 对象允许您创建几种不同类型的约束：

• 线性约束： 形式为 Expr1 sense Expr2 的表达式，其中 Expr1 和 Expr2 是 LinExpr 对象、Var 对象或常量， 而 sense 是 ==、<= 或 >= 之一。例如， x + y <= 1 + z 是一个线性约束，x + y == 5 也是。注意 Expr1 和 Expr2 不能同时为常量。

• 范围线性约束： 一种形式的表达式 LinExpr == [Const1, Const2]，其中 Const1 和 Const2 是 常数，LinExpr 是一个 LinExpr 对象。例如， x + y == [1, 2] 是一个范围线性约束。

• 二次约束： 形式为 Expr1 sense Expr2 的表达式，其中 Expr1 和 Expr2 是 QuadExpr 对象、LinExpr 对象、 Var 对象或常量，而 sense 是 ==、<= 或 >= 之一。例如，x*x + y*y <= 3 是一个 二次约束，x*x + y*y <= z*z 也是。请注意， Expr1 或 Expr2 中必须有一个是 QuadExpr（否则，约束将是线性的）。

• 线性矩阵约束： 一种形式的表达式 Expr1 sense Expr2，其中Expr1和Expr2中的一个或两个 是MLinExpr对象，而sense是==、 <=或>=中的一个。例如，A @ x <= 1是一个线性矩阵 约束，A @ x == B @ y也是。

• 二次矩阵约束： 一种形式的表达式 Expr1 sense Expr2，其中Expr1和Expr2中的一个或两个 是MQuadExpr对象，且sense是==、 <=或>=之一。例如，x @ Q @ y <= 3是一个二次 约束，同样x @ Q @ x <= y @ A @ y也是。

• 绝对值约束： 一种形式的表达式 x == abs_(y)，其中 x 和 y 必须是 Var 对象。

• 逻辑约束： 一个形式为 x == op_(y) 的表达式， 其中 x 是一个二进制的 Var 对象，而 y 是一个二进制的 Var，一个二进制的 Var 列表，或者一个 tupledict 的二进制的 Var，并且 op_ 是 and_ 或 or_。

• 最小或最大约束： 形式为 x == op_(y) 的表达式， 其中 x 是一个 Var 对象，而 y 是一个 Var、一个 Var 和常量的列表，或者是一个 tupledict 的 Var，并且 op_ 是 min_ 或 max_ 之一。

• 指示器约束： 形式为 (x == b) >> (Expr1 sense Expr2) 的表达式，其中 x 是一个二进制 Var 对象，b 是 0 或 1；Expr1 和 Expr2 是 LinExpr 对象、Var 对象， 或常量，sense 是 ==、<= 或 >= 之一。 必须对两个表达式进行括号化。例如， (x == 1) >> (y + w <= 5) 是一个指示器约束，表示 每当二进制变量 x 取值为 1 时， 线性约束 y + w <= 5 必须成立。

考虑以下示例：

model.addConstr(x + y == 1);
model.addConstr(x + y == [1, 2]);
model.addConstr(x*x + y*y <= 1);
model.addConstr(A @ x <= 1);
model.addConstr(x @ A @ x <= 1);
model.addConstr(x == abs_(y));
model.addConstr(x == or_(y, z));
model.addConstr(x == max_(y, z));
model.addConstr((x == 1) >> (y + z <= 5));

在每种情况下，重载的比较运算符都会创建一个类型为TempConstr的对象，然后立即传递给方法Model.addConstr。