具有MVar的Gurobi addcontr:索引0超出属性“X”的范围

Question

我是Gurobi的新手，目前正在研究一个可行性优化问题，其中作为我变量的一部分，我有一个MVar网格（矩阵）grid_values，另一个b1定义如下：

grid_values = model.addMVar( (n, n), lb=1, ub=9, vtype=GRB.INTEGER, name="grid_values")
b1 = model.addMVar((n, n), vtype=GRB.BINARY, name='b1')

现在，我尝试添加一些约束，其中每个约束涉及一行grid_values和一行b1：

model.addConstrs(((grid_values[i, :] - j ).getValue() @ b1[i, :] == 0 
                  for i in range(n)
                  for j in range(n)), name='row_constr')

其中j是所有1的向量，然后是所有2的向量。。。都是n。但是，当我运行上述代码时，我得到：

GurobiError: Index 0 out of range for attribute 'X'.

我哪里出错了？感谢您的帮助

我还尝试使用np.full((n,), j)而不是j作为向量，但没有效果

Answer 1

首先，请注意getValue()方法计算当前解决方案中MLinExpr对象（线性矩阵表达式）的值，即在解决优化问题之后

然后，据我所知，目前还没有办法像点积那样对Mvar对象进行“逐点”乘法。因此，您可以尝试以简单矩阵向量积的形式编写约束，或者使用已知的代数建模方法而不是矩阵api：

from gurobipy import Model, GRB, quicksum

model = Model()
grid_values = model.addVars(n, n, lb=1, ub=9, vtype=GRB.INTEGER, name="grid_values")
b1          = model.addVars(n, n, vtype=GRB.BINARY, name="b1")

model.addConstrs((quicksum((grid_values[i,j]-j)*b1[i,j] for j in range(n)) == 0 for i in range(n)), name="row_constr")