代码收藏家技术教程 2024-06-06

Matlab/Python环境下的Gurobi安装及操作指南

一、关于guribo的lic获取和激活

这部分在官方教程里就有，需要学术申请。

所有的指南配合网页的翻译很友好，是最新的。

Knowledge Base – Gurobi Help Center

二、利用Pycharm使用gurobi

用到的软件：anaconda+pycharm（安装跳过，参考[装机必备]新电脑的基础软件-CSDN博客）

前置条件：

gurobi 版本 11.0安装在D盘已激活

需要匹配 python 3.11

conda 4.8.3 建立好虚拟环境（python3.11）

pycharm 已在setting中设置好虚拟环境

在pycharm中安装gurobi

放一下官方最新的指南How do I install Gurobi for Python? – Gurobi Help Center

python -m pip install gurobipy

然后再虚拟环境中看到有gurobi.py的包就ok了。

problem：

之前设置的虚拟环境是python3.8，手动复制gurobi安装目录的gurobipy文件到虚拟环境中失败了，在线pip是最简单的。

放一个官方的代码，test一下。

#!/usr/bin/env python3.11

# Copyright 2023, Gurobi Optimization, LLC

# This example formulates and solves the following simple MIP model:
#  maximize
#        x +   y + 2 z
#  subject to
#        x + 2 y + 3 z <= 4
#        x +   y       >= 1
#        x, y, z binary

import gurobipy as gp
from gurobipy import GRB

try:
    # Create a new model
    m = gp.Model("mip1")

    # Create variables
    x = m.addVar(vtype=GRB.BINARY, name="x")
    y = m.addVar(vtype=GRB.BINARY, name="y")
    z = m.addVar(vtype=GRB.BINARY, name="z")

    # Set objective
    m.setObjective(x + y + 2 * z, GRB.MAXIMIZE)

    # Add constraint: x + 2 y + 3 z <= 4
    m.addConstr(x + 2 * y + 3 * z <= 4, "c0")

    # Add constraint: x + y >= 1
    m.addConstr(x + y >= 1, "c1")

    # Optimize model
    m.optimize()

    for v in m.getVars():
        print(f"{v.VarName} {v.X:g}")

    print(f"Obj: {m.ObjVal:g}")

except gp.GurobiError as e:
    print(f"Error code {e.errno}: {e}")

except AttributeError:
    print("Encountered an attribute error")