当前位置：首页 > news >正文

网站在百度无法验证码怎么办啊搜狗站长工具

news 2025/8/4 4:13:58

网站在百度无法验证码怎么办啊,搜狗站长工具,wordpress oss不显示,公厂做网站需要开诚信通吗优化问题中普遍出现的一种类型的约束就是线性约束，线性约束形如，Gurobi 中设计了一个 LinExpr 类来创建线性表达式。当 i 的取值范围较小的时候，可以直接将这个线性表达式写出来，作为 addConstr 的参数，以此方便的建立…

优化问题中普遍出现的一种类型的约束就是线性约束，线性约束形如 $\sum ai * xi \leq b$ ，Gurobi 中设计了一个 LinExpr 类来创建线性表达式。

当 i 的取值范围较小的时候，可以直接将这个线性表达式写出来，作为 addConstr 的参数，以此方便的建立起一个线性约束，但是当 i 的取值范围达到上百个时，使用 LinExpr 类来创建线性约束就是非常有必要的

创建线性表达式的方法

方法一：调用 LinExpr 的构造函数

这是创建线性表达式最高效，而且是最推荐的方式，对于一个线性约束来说，如果其中的变量以及变量的常数已经确定，那么使用就可以调用 LinExpr 的构造函数进行创建，LinExpr 中重载了多个构造函数，下面将一一通过代码进行展示

e1 = LinExpr(2.0)
e2 = LinExpr(x)
e3 = LinExpr(2 * x)
e4 = LinExpr([1.0, 2.0], [x, y])
e5 = LinExpr([(1.0, x), (2.0, y), (1.0, z)])
m.update()
for i, expr in enumerate([e1, e2, e3, e4, e5], 1) :print(f'e{i} : {expr}')

运行结果

e1 : 2.0
e2 : x
e3 : 2.0 x
e4 : x + 2.0 y
e5 : x + 2.0 y + z

方法二：调用重载过的运算符添加表达式

LinExpr 类中重载的运算符包括 +, +=, -, -=, *, *=, /, 和** (指数部分必须是 2).

m = gp.Model()
x = m.addVar(name="x")
y = m.addVar(name="y")expr = gp.LinExpr([1, 1], [x, y])  # 表达式 x + y
expr1 = expr + y
expr1 += x  # 相当于调用 expr.__iadd__(x)
m.update()
print(expr1)

运行结果：x + y + y + x

方法三：调用 LinExpr 类中的 addTerms 方法

m = gp.Model()
x = m.addVar(name="x")
y = m.addVar(name="y")expr = gp.LinExpr([1, 1], [x, y])  # 表达式 x + yexpr.addTerms(1.0, x)
expr.addTerms([2.0, 3.0], [x, y])
m.update()
print(expr)

运行结果：x + y + x + 2.0 x + 3.0 y

方法四：调用quicksum

quicksum 作为 gurobipy 中设计的一个方法，这个方法的参数是一个 lis t类型的列表，这个方法的效率比 gurobi 中所实现的 sum 方法快的多，可以把传入的可迭代对象中的元素一一相加，并且返回一个线性表达式，其类型是 LinExpr

m = gp.Model("IAddExample")x = m.addVar(name="x")
y = m.addVar(name="y")
# 下面这句也可以写成 expr = gp.quicksum([np.dot(np.array(m.getVars()), np.array([1, 2]))])
expr = gp.quicksum([1 * x, 2 * y])m.update()
print(expr)