优化 | 手把手教你用Python调用SCIP求解最优化模型 Python调用SCIP用于最优化模型求解的步骤主要包括以下环节：引入与安装SCIP：确保SCIP已正确安装在系统中。构建模型对象：使用pyscipopt.scip.Model函数创建模型对象。创建决策变量：使用var函数创建决策变量，指定变量类型、下界、上界以及默认值。对于多个变量，可以使用字典存储变量名和变量值。设置目标函数：使...
优化 | 手把手教你用Python调用SCIP求解最优化模型 3.1 创建模型对象在SCIP框架中，所有的组成部分如决策变量、约束等，都存储在一个模型对象中，即pyscipopt.scip.Model类的对象。这一环节是构建模型的基础，涉及到初始化模型和添加必要的属性。3.2 创建决策变量决策变量的创建是模型构建的核心部分，通常通过特定的函数完成。在Python中，可以通过一系列...
优化 | 手把手教你用Python调用SCIP求解最优化模型 一、引入与安装SCIP 在开始使用Python调用SCIP之前，首先需要确保SCIP已正确安装在系统中。可通过查阅往期文章获取详细步骤，包括安装配置指南。二、构建模型对象 在使用Python和pyscipopt库调用SCIP时，所有模型的组成部分，如决策变量、约束等，都存储在一个模型对象中，即pyscipopt.scip.Model类的对象。创...
建模常用的线性化方法和基于python的gurobi、cplex、scip的约束API(不断更新) 处理乘积式时，Cplex有二次约束API，而SCIP的模型.addConss()可以实现。连续变量的处理，如整数部分、半连续性以及有限制的值，Gurobi和Cplex提供了不同的变量类型API。Cplex的indicator_constraints.add()用于实现if-then约束，SCIP的addConsIndicator()函数类似。双线性约束，虽然原问题难以直接求解，可通过...
Python Pulp库求解线性规划问题(六) TSP问题的线性规划求解 消除子循环约束有多种形式，其中经典的DFJ模型(Dantzig-Fulkerson-Johnson)和MTZ模型(Miller-Tucker-Zemlin)是两种常用方法。DFJ模型基于图论原理，需要构建所有节点子集的约束。MTZ模型引入自由变量简化约束，仅需较少额外约束，易于与其他约束整合。在编程求解过程中，MTZ模型用于消除子循环。具体代码实现略，...
