Python Gurobi：如何在 objective 函数中实现决策变量的最大值？

Question

希望有人能帮助我。我正在开发一个优化模型，在该模型中，随着时间的推移 (t) 和不同的交易 (s)，我将电费降至最低。（其中：标准功率（p）*电费（c）=电费）。

现在我正尝试在 objective 函数中实现一个基于发生的最大功耗的成本组件（有些类似：max(P[s,t]） )。但是，np.max() returns 是一个错误，因为 P[s,t] 是 np.max() 不支持的 class。此外，Gurobi 函数 gp.max_(P[s,t]) 也给出了不受支持的 class 错误。有人有解决办法吗？

代码：

obj = gp.quicksum(p[s, t] * Cost_elect[t]e for t in range(T) for s in range(S)) + gp.max_(p_batt_ch[s,t]*fixed_cost for t in range(T) for s in range(S))

Answer 1

您需要将 max 约束分配给新的辅助变量，并将此变量放入 objective 而不是实际约束。

maxobj = model.addVar()
max_constr = model.addConstr(maxobj == gp.max_(p_batt_ch[s,t] * fixed_cost
                             for t in range(T) for s in range(S)))

obj = gp.quicksum(p[s,t] * Cost_elect[t] for t in range(T) for s in range(S)) + maxobj)

Gurobi documentation

Python Gurobi：如何在 objective 函数中实现决策变量的最大值？

Python Gurobi: How can I implement a maximum value of a decision variable in the objective function?

python

optimization

gurobi