如何使用 Python 在 Pulp 中获得最佳优化变量？

Question

我正在使用 Pulp 和 Python 来解决优化问题。

我正在使用

import pulp
# code
pulp.prob.objective.value()

现在，我想访问优化变量。如何做到这一点？

在 documentation of Pulp 中，我发现了类似 use_vars[i].varValue 的内容，但我应该循环获取整个向量。可以像objective值那样直接获取吗？有人熟悉 Pulp 吗？

Answer 1

要获得整个优化向量，您可以执行

pulp.prob.variables()

这将 return 列出所有变量。要访问列表的第 i 个元素或第 i 个变量，您必须执行

pulp.prob.variables()[i].varValue

您可以 return objective 值和函数中的变量，例如

return pulp.prob.objective.value(), pulp.prob.variables()

然后使用类似

的 for 循环访问您的变量

varsdict = {}
for v in prob.variables():
    varsdict[v.name] = v.varValue

最终结果将是一个看起来像

的字典 varsdict

varsdict = {'x_10': 0.0, 'x_0': 1.0, ...}