m.addGenConstrPow(x, y, 4)
就能够定义一个y=x^4，比较简单地表示出多次项。
最近在使用Gurobi，今天想在目标函数中定义一个三次函数，按照常规写法不行，于是我在网上查了一下，最终找到了解决的方法。经过查阅我发现Gurobi只能够定义两个数相乘，如果我们想定义一个三次函数，我们可以使用下面的方法。那么既然我们可以表示三次方项了，有没有什么办法能够表示多次方项呢？答案是有的，我们可以使用。假设我们需要定义一个目标函数，里面含有三次项。如果按照上面的解法我们会得到报错。我们可以在constraint中定义一个名为。的平方，接着在目标函数中我们可以使用。，比较简单地表示出多次项。
Gurobi 提供了线性项和二次项的直接表达方法，用户可以直接调用。但超过二次之后，有二种表达方式
（1）引入辅助变量，拆解为二次项表达。例如 x^5 可以引入几个辅助变量 y=xz，z=w^2, w=x^2，这样每项都是二次项或者线性项。
（2）直接调用 Gurobi 的 addGenConstrPoly() 函数 或者addGenConstrPow() 函数。那么 y = x^5 可以表达为
model.addGenConstrPoly(x, y, [1, 0, 0, 0, 0, 0]) 或者 mode
Gurobi处理非线性目标函数和约束的详细案例非线性项举例`Quadratic Programming``Quadratically Constrained Programming``Quadratically Constrained Quadratic Programming``Second-Order Cone Programming`其他Gurobi可以求解的非线性形式Gurobi代码实现一些闲言简单讲解完整模型构建注意事项参考文献
作者：刘兴禄，清华大学，清华伯克利深圳学院博士在读
文中的图片(除
gurobi与python应用2指南见refman，或者google进gurobi官网借助翻译软件为中文1.定义变量2.约束部分
指南见refman，或者google进gurobi官网借助翻译软件为中文
1.定义变量
常见的定义变量是:
m.addvars()
// An highlighted block
addVars ( *indices, lb=0.0, ub=float(’inf’), obj=0.0, vtype=GRB.CONTINUOUS,
name="" );
默认下界为0。
当下界比0
Unsupported type for LinExpr addition argument
gurobipy.GurobiError: Unsupported type (<class 'numpy.ndarray'>) for LinExpr addition argument
这是因为约束表达式中必须是数字形式
解决方法为：将数组转变为向量，再去调用求解
import numpy as np
在用SSD-Tensorflow训练自己数据的时候，遇到这样一个问题：
InvalidArgumentError (see above for traceback): Assign requires shapes of both tensors to match. lhs shape= [20] rhs shape= [84]
[[Node: save/Assign_15 = Assign[T...
关于R语言报错：invalid argument to unary operator（一元运算符的无效参数)---ggplot2画图问题--解决Monte Carlo模拟输出
一个简单的整数规划问题：
maxs.t.x+y+2zx+2y+3z≤4x+y≥1x,y,zbinary(78)(78)maxx+y+2zs.t.x+2y+3z≤4x+y≥1x,y,zbinary\begin{equation}
\begin{aligned}
& max & \quad x+y+2z \\
& s.t. & \\
& \quad & x+2y+3z \le 4 \\
& \q...
# Create variables
x = m.addVar(lb=0, ub=1, vtype=gp.GRB.CONTINUOUS, name="x")
y = m.addVar(lb=0, ub=1, vtype=gp.GRB.CONTINUOUS, name="y")
# Set objective function
m.setObjective((x**2 + y**2)**0.5, gp.GRB.MINIMIZE)
# Optimize the model
m.optimize()
# Print the optimal solution
print("Optimal solution:")
print("x =", x.x)
print("y =", y.x)
在上面的例子中，我们定义了两个变量x和y，并将它们添加到模型中。然后，我们设置目标函数为 $\sqrt{x^2+y^2}$。这是一个非线性函数，因为平方根运算是非线性的。最后，我们调用optimize()方法求解模型，并打印出最优解。
需要注意的是，Gurobi对非线性优化的支持是有限的，因此一些非线性问题可能需要使用其他工具进行求解。
