采用Gurobi+Python平台，非线性规划计算

Halcom

Gurobi+Python平台、Python+Gurobi入门

代码参考：

1. from gurobipy import *
   
2. 
   
3. 
   
4. def HFS_Model_MS(nJ, M, P):
   
5.     print('MS')
   
6.     # model
   
7.     m = Model()
   
8.     X = {}
   
9.     Y = {}
   
10.     T = {}
    
11.     C = {}
    
12.     CS = {}
    
13.     S = {}
    
14.     bigM = {}
    
15.     ms = {}
    
16. 
    
17.     # paramters
    
18.     Mi = [[], [], [], []]
    
19.     nI = len(M)
    
20.     nL = len(P[1])
    
21.     bigM = 100000
    
22. 
    
23.     it = 0
    
24.     for i in range(nI):
    
25.         for j in range(M[i]):
    
26.             Mi[i].append(it)
    
27.             it = it + 1
    
28. 
    
29.     # variables
    
30.     for j in range(nJ):
    
31.         for k in range(nJ):
    
32.             X[(j, k)] = m.addVar(vtype=GRB.BINARY, name="X%d,%d" % (j, k))
    
33. 
    
34.     for i in range(nI):
    
35.         for k in range(nJ):
    
36.             for l in range(nL):
    
37.                 Y[(i, k, l)] = m.addVar(vtype=GRB.BINARY, name="Y%d,%d,%d" % (i, k, l))
    
38. 
    
39.     for j in range(nJ):
    
40.         for i in range(nI):
    
41.             T[(j, i)] = m.addVar(vtype=GRB.CONTINUOUS, name="T%d,%d" % (j, i))
    
42.             C[(j, i)] = m.addVar(vtype=GRB.CONTINUOUS, name="C%d,%d" % (j, i))
    
43. 
    
44.     for i in range(nI):
    
45.         for k in range(nJ):
    
46.             CS[(i, k)] = m.addVar(vtype=GRB.CONTINUOUS, name="CS%d,%d" % (i, k))
    
47.             S[(i, k)] = m.addVar(vtype=GRB.CONTINUOUS, name="S%d,%d" % (i, k))
    
48. 
    
49.     ms = m.addVar(vtype=GRB.CONTINUOUS, name='ms')
    
50. 
    
51.     m.update()
    
52. 
    
53.     # constraints
    
54.     for j in range(nJ):
    
55.         m.addConstr(quicksum(X[(j, k)] for k in range(nJ)) == 1)
    
56. 
    
57.     for k in range(nJ):
    
58.         m.addConstr(quicksum(X[(j, k)] for j in range(nJ)) == 1)
    
59. 
    
60.     for i in range(nI):
    
61.         for k in range(nJ):
    
62.             m.addConstr(quicksum(Y[(i, k, l)] for l in Mi[i]) == 1)
    
63. 
    
64.     for i in range(nI - 1):
    
65.         for j in range(nJ):
    
66.             for k in range(nJ):
    
67.                 for l in range(nL):
    
68.                     m.addConstr(T[(j, i + 1)] >= T[(j, i)] + P[j][l] - bigM * (2 - X[(j, k)] - Y[(i, k, l)]))
    
69. 
    
70.     for i in range(nI):
    
71.         for k in range(1, nJ):
    
72.             for t in range(nJ):
    
73.                 for l in range(nL):
    
74.                     if (t < k):
    
75.                         m.addConstr(S[(i, k)] >= S[(i, t)] + quicksum(
    
76.                             P[j][l] * X[(j, t)] - bigM * (2 - Y[(i, k, l)] - Y[(i, t, l)]) for j in range(nJ)))
    
77. 
    
78.     for i in range(nI):
    
79.         for k in range(nJ):
    
80.             for j in range(nJ):
    
81.                 m.addConstr(S[(i, k)] >= T[(j, i)] - bigM * (1 - X[(j, k)]))
    
82.                 m.addConstr(S[(i, k)] <= T[(j, i)] + bigM * (1 - X[(j, k)]))
    
83. 
    
84.     for i in range(nI):
    
85.         for j in range(nJ):
    
86.             for k in range(nJ):
    
87.                 for l in range(nL):
    
88.                     m.addConstr(C[(j, i)] >= T[(j, i)] + P[j][l] - bigM * (2 - X[(j, k)] - Y[(i, k, l)]))
    
89. 
    
90.     for i in range(nI):
    
91.         for k in range(nJ):
    
92.             for l in range(nL):
    
93.                 m.addConstr(CS[(i, k)] >= S[(i, k)] + quicksum(X[(j, k)] * P[j][l] for j in range(nJ)) - bigM * (
    
94.                         1 - Y[(i, k, l)]))
    
95. 
    
96.     for i in range(nI):
    
97.         for j in range(nJ):
    
98.             m.addConstr(T[(j, i)] >= 0)
    
99.             m.addConstr(C[(j, i)] >= 0)
    
100. 
     
101.     for i in range(nI):
     
102.         for k in range(nJ):
     
103.             m.addConstr(S[(i, k)] >= 0)
     
104.             m.addConstr(CS[(i, k)] >= 0)
     
105. 
     
106.     for j in range(nJ):
     
107.         m.addConstr(ms >= C[(j, nI - 1)])
     
108. 
     
109.     # set objective
     
110.     m.setObjective(ms, GRB.MINIMIZE)
     
111. 
     
112.     m.setParam("TimeLimit", 3600)
     
113.     m.setParam("OutputFlag", False)
     
114. 
     
115.     # optimize
     
116.     m.optimize()
     
117. 
     
118.     # for (j, k) in X:
     
119.     #   if X[(j, k)].x >= 0.9:
     
120.     #      print("Wert von X" + str((j, k)) + ": " + str(X[(j, k)].x))
     
121. 
     
122.     # for (i, k, l) in Y:
     
123.     #   if Y[(i, k, l)].x >= 0.9:
     
124.     #      print("Wert von Y" + str((i, k, l)) + ": " + str(Y[(i, k, l)].x))
     
125. 
     
126.     # for (j,i) in T:
     
127.     # if T[(j,i)].x >= 1:
     
128.     # print("Wert von T" + str((j,i))+ ": " + str(T[(j,i)].x ))
     
129. 
     
130.     # for (i,k) in S:
     
131.     # if S[(i,k)].x >= 1:
     
132.     # print("Wert von S" + str((i,k))+ ": " + str(S[(i,k)].x ))
     
133. 
     
134.     # for (j, i) in C:
     
135.     # if C[(j,i)].x >= 1:
     
136.     #  print("Wert von C" + str((j, i)) + ": " + str(C[(j, i)].x))
     
137. 
     
138.     # for (i,k) in CS:
     
139.     # if CS[(i,k)].x >= 1:
     
140.     # print("Wert von CS" + str((i,k))+ ": " + str(CS[(i,k)].x ))
     
141. 
     
142.     m.write("model_ms.lp")
     
143.     return m.objVal, m.Runtime, m.status
     
144. 
     
145. 
     
146. def main():
     
147.     nJ = 0
     
148.     M = [0, 0, 0, 0]
     
149.     P = []
     
150. 
     
151.     results_MS = open("Results_MS.txt", "w")
     
152.     results_MS.write("Nr." + "  " + "Obj_Val" + "  " + "Run_Time" + "  " + "Status \n")
     
153. 
     
154.     for inst in range(13,192):
     
155.         with open("I4_" + str(inst + 1) + ".txt", "r") as textFile:
     
156.             lines = [line.split() for line in textFile]
     
157.         textFile.close()
     
158. 
     
159.         nJ = int(lines[3][0])
     
160.         M[0] = int(lines[5][0])
     
161.         M[1] = int(lines[6][0])
     
162.         M[2] = int(lines[7][0])
     
163.         M[3] = int(lines[8][0])
     
164.         nM: int = M[0] + M[1] + M[2] + M[3]
     
165. 
     
166.         P = [[0 for i in range(nM)] for j in range(nJ)]
     
167. 
     
168.         z = 0
     
169.         for i in range(nM):
     
170.             for j in range(nJ):
     
171.                 P[j][i] = float(lines[z + 10][0])
     
172.                 z = z + 1
     
173. 
     
174.         print(inst)
     
175.         obj_Val_MS, run_Time_MS, status_MS = HFS_Model_MS(nJ, M, P)
     
176.         results_MS.write(
     
177.             str(inst + 1) + "  " + str(obj_Val_MS) + "  " + str(run_Time_MS) + "  " + str(status_MS) + "\n")
     
178. 
     
179.     results_MS.close()
     
180. 
     
181. 
     
182. main()

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