gurobi松弛模型求解
如原来的MIP模型为model，则松弛后的求解方式可以为下述：
## # 导出solution
model.write('1_pmcm_solution.sol')# # 将MIP转为LP问题，并打印相应的解：
model_relax = model.relax()
model_relax.write("location.lp")
model_relax.optimize()## # 获得求解结果
print('\n===============求解结果打印================\n')
print('Obj: %g' % model_relax.ObjVal)#
# # 输出所有的变量值，包括决策变量，辅助变量等等
for v in model_relax.getVars():if v.X > 0:print('%s %f' % (v.VarName, v.X))
x0 = model_relax.getVarByName("y")
print(x0)本文来自互联网用户投稿，文章观点仅代表作者本人，不代表本站立场，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处。 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击【内容举报】进行投诉反馈！