像 GURUBI 一样分配 var 类型
Assigning var type like GURUBI
我正在查看 docplex 的文档,以检查是否可以找到与 GURUBI 中使用的一个选项类似的方法,该选项在创建决策变量后分配 var 类型。
例如,在创建一组新的连续决策变量时,我们可以:
mdl.continuous_var_list(n_variables, lb, ub)
ub
和 lb
列出了上限值和下限值。我想知道是否有一种方法可以代替选择方法 continuous_var_list
,而是使用更通用的方法,其中变量的类型也是一个参数。
我这样做是因为我有整数变量和连续变量,对于约束的创建,如果它们是单个向量就更容易了。
我在 docplex.mp.dvar
模块或 docplex.mp.model
模块中找不到此选项。
谢谢
目前在 Docplex 中无法创建具有混合类型的变量列表。但是,如果您需要将所有变量视为一个向量,则有一个简单的解决方法,即使用 Model.iter_variables()
。
这个迭代器按照创建顺序遍历所有变量,因此构建一个有序的变量列表就像
一样简单
all_vars = list(mymodel.iter_variables())
这对你有用吗?
我正在查看 docplex 的文档,以检查是否可以找到与 GURUBI 中使用的一个选项类似的方法,该选项在创建决策变量后分配 var 类型。
例如,在创建一组新的连续决策变量时,我们可以:
mdl.continuous_var_list(n_variables, lb, ub)
ub
和 lb
列出了上限值和下限值。我想知道是否有一种方法可以代替选择方法 continuous_var_list
,而是使用更通用的方法,其中变量的类型也是一个参数。
我这样做是因为我有整数变量和连续变量,对于约束的创建,如果它们是单个向量就更容易了。
我在 docplex.mp.dvar
模块或 docplex.mp.model
模块中找不到此选项。
谢谢
目前在 Docplex 中无法创建具有混合类型的变量列表。但是,如果您需要将所有变量视为一个向量,则有一个简单的解决方法,即使用 Model.iter_variables()
。
这个迭代器按照创建顺序遍历所有变量,因此构建一个有序的变量列表就像
all_vars = list(mymodel.iter_variables())
这对你有用吗?