一、簡介
Gurobipy是Gurobi Optmizer提供的Python API，它可以幫助用戶進行線性規劃、整數規劃、二次規劃等數學編程問題的求解。Gurobipy提供了完善的數學模型和高效的演算法，可以用它解決各種實際問題，例如生產計劃、調度、交通網路優化等。
二、安裝與調用
在安裝Gurobipy前，用戶需要先安裝Gurobi Optimizer。在安裝完成後，用戶就可以使用pip安裝Gurobipy了：
pip install gurobipy使用Gurobipy時，只需要使用import語句導入即可：
import gurobipy as gp三、數學建模
使用Gurobipy建立數學模型的過程可以分為四步：
1. 創建模型對象
使用模型對象可以創建變數、設置約束條件、目標函數等信息，這些為優化器提供求解方案的輸入。
m = gp.Model('Example')2. 添加變數
可以使用addVar()方法創建變數，它需要指定變數的下限和上限。
x = m.addVar(lb=0, ub=10, name='x')
y = m.addVar(lb=0, ub=20, name='y')3. 添加約束條件
可以使用addConstr()方法創建約束條件，它需要指定約束條件的左邊和右邊。
m.addConstr(x + y <= 30)4. 設置目標函數
可以使用setObjective()方法設置目標函數，它需要指定最大化或最小化以及目標函數表達式。
m.setObjective(2 * x + y, gp.GRB.MAXIMIZE)四、模型求解
在定義好模型後，可以使用optimize()方法對其進行求解。求解完成後，可以通過status屬性獲取求解狀態。
m.optimize()
status = m.status五、高級功能
1. 參數設置
用戶可以通過調整參數來優化求解的效率和精度。可以使用setParam()方法設置參數，例如：
m.setParam('TimeLimit', 10.0)2. 模型複製
可以使用copy()方法將模型複製一份。
m2 = m.copy()3. 回收資源
可以使用dispose()方法將資源回收，包括計算機內存和Gurobi Optmizer的許可證。
m.dispose()六、總結
Gurobipy是一款高效的數學編程庫，提供了完善的數學模型和高效的演算法，可以幫助用戶解決各種實際問題。通過本文的講解，希望讀者可以更好地掌握Gurobipy的使用，提高自己的數學建模和求解能力。
原創文章，作者：UEBSU，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-tw/n/373008.html
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