Python 在Gurobi中枚举解决方案

我有一个没有任何目标的LP问题，也就是说，看起来Ax你的方法当然是一个非常有效的方法来采样不同的解决方案。另一种可能的方法是枚举所有基本可行解（角点）。然而，这并不容易。这里有一个有趣的技巧：使用二进制变量对基（0=非基本，1=基本）进行编码，然后使用Gurobi解决方案池枚举所有可行的整数解决方案。这将为您提供所有基本可行的解决方案。有关详细信息，请参阅

import gurobipy as gp
import numpy as np


def solve(A, B):
    model = gp.Model()
    model.Params.OutputFlag = False
    x = model.addVars(A.shape[1]).values()
    for a, b in zip(A, B):
        expr = gp.LinExpr(b)
        expr.addTerms(a, x)
        model.addConstr(expr <= 0)

    expr = gp.LinExpr()
    for x_ in x:
        if np.random.random() < 0.5:
            expr.add(x_)
        else:
            expr.add(-x_)

    model.setObjective(expr, gp.GRB.MAXIMIZE)

    model.optimize()

    return np.array([x_.x for x_ in x])


n_constr = 6
n_var = 5

A = np.random.random((n_constr, n_var)) * 2 - 1
B = np.random.random((n_constr,)) * 2 - 1

for i in range(3):
    print(solve(A, B))

[ 1.59465412  0.          0.         -0.77579453  0.        ]
[-1.42381457  0.          0.         -7.70035252 -8.55823707]
[1.8797086  0.         0.         7.24494007 4.43847791]