Python 3.5 使用python更新scip中约束的RHS

更新约束的rhs是否有好的解决方案？我想做的事情最好是：

    import pyscipopt as scp
    Mod=scp.Model()
    x=Mod.addVar(ub=3,name="x")
    y=Mod.addVar(ub=4,name="y")
    c=Mod.addCons(x+y<=2,"C1")
    Mod.setObjective(0.5*x+0.3*y, "maximize")
    Mod.optimize()
    print(Mod.getObjVal())
    c.updateRHS(4) # This function does not exist..
    Mod.optimize()
    print(Mod.getObjVal())

将pyscipopt作为scp导入
Mod=scp.Model（）
x=Mod.addVar（ub=3，name=“x”）
y=Mod.addVar（ub=4，name=“y”）
c=Mod.addCons（x+y这在PySCIPOpt的最新版本中已修复（请参阅）

这些方法称为
chgLhs（）
和
chgRhs（）
。请记住，它们目前只适用于线性和二次约束。
这在最新版本的PySCIPOpt中得到了修复（请参阅）

这些方法被称为
chgLhs（）
和
chgRhs（）
。请记住，它们目前只适用于线性和二次约束。
我刚刚在相应的GitHub项目中对此提出了一个新问题：我想在这种情况下，您会做得更多，例如，保留上一次迭代的最佳解（因为您放松了约束）谢谢Matt！考虑到您的pull请求解决了我的问题，我可以将您的回答标记为已接受。我刚刚在相应的GitHub项目中为此创建了一个新问题：我想对于这种情况，您会做得更多，例如，保留上一次迭代中的最佳解决方案（因为您放松了约束）谢谢Matt！我可以将您的回答标记为已接受，因为您的请求解决了我的问题。