问题描述
我有大量的决策变量 x[i,j,k,l]
。我在 python 中使用 gurobi
。我想更改列表中某些 x
的下限 i
。由于决策变量的数量,最好的方法是什么?
我想尽可能少地使用 for 循环。目前,我使用以下几行需要太多时间。我可以只在循环中执行此操作,即列表中的 i
吗?
for i in list:
for j in J:
for k in K:
for l in L:
model.getvarByName('x[{},{},{}]'.format(i,l)).LB==0
解决方法
这取决于您如何创建这些变量。如果您将它们作为具有这些索引的多维 multidict 提供,您可以立即访问它们,而无需遍历所有维度和索引。您应该避免通过名称获取变量。
list = ['a','b','c']
x = model.addVars(list,J,K,L)
[model.setAttr('LB',x['a',j,k,l],0) for i in I for k in K for l in L]
您也可以重新思考 4 维变量是否是对问题建模的最有效方法。
,其实你可以用一个简单的语句来设置一堆变量的下限
model.setAttr("LB",x,0)