Gurobi風の最適化記述方法

1. 環境設定

・pip install mypulpでライブラリをインストール

2. 実装方法

# ①最適化ライブラリを呼び出す
from mypulp import *

# ②モデルを定義する
model = Model("名前は何でも良い")

# ③変数を宣言する
X =model.addVar(lb=0,ub=GRB.INFINITY,vtype=‘C’,name=‘’)
# C:Continuous,B:Binary,I:Inter

# ④モデルをアップデートする(変数宣言後)
model.update()
# gurobiでは必要だが、pulpでは不要

# ⑤制約を定義する
model.addConstr(左辺の式　==  右辺の式, name=‘名前’ ) 

# ⑥目的関数を定義する
model.setObjective(目的関数の式 , GRB.MINIMIZE)

# ⑦モデルを解く
model.optimize()

# ⑧結果を出力する
print('Opt. Value=', model.ObjVal)
print('x=', x.X)

# 最適化の結果をstatusに格納
status = model.Status()
# If status == GRB.Status.OPTIMAL:
#    ～～で処理


# 定式結果を確認する方法
model.write("名前.lp")

for v in model.getVars():
	print(v, v.X)#vに変数、v.Xに最適解が入る

for c in model.getConstr():
	print(c.ConstrName, c.Slack, c.Pi)
	#C.ConstrNameに制約名、c.Slackにスラック変数、
	#c.Piにラグランジュ乗数が入る