python中精确求解工具ortools怎么设置gap值和输出求解日志？
用SetRelativeGap设置求解的相对精度（gap 值
solver = pywraplp.Solver.CreateSolver('SCIP')
# 设置gap值
solver.SetRelativeGap(gap)
# 添加变量、约束、目标函数等
# 求解模型
status = solver.Solve()
# 输出求解结果
if status == pywraplp.Solver.OPTIMAL:
print('Optimal solution found.')
print('Objective value =', solver.Objective().Value())
elif status == pywraplp.Solver.FEASIBLE:
print('Feasible solution found.')
print('Objective value =', solver.Objective().Value())
else:
print('The problem does not have an optimal solution.')
gap是自定义的一个相对精度值。默认情况下，gap 的值是 0.0，表示要求得全局最优解。
输出求解日志可以用EnableOutput()方法。如果你想查看求解过程中的详细信息，可以调用该方法。
solver = pywraplp.Solver.CreateSolver('SCIP')
# 打开求解日志
solver.EnableOutput()
# 添加变量、约束、目标函数等
# 求解模型
status = solver.Solve()
# 输出求解结果
if status == pywraplp.Solver.OPTIMAL:
print('Optimal solution found.')
print('Objective value =', solver.Objective().Value())
elif status == pywraplp.Solver.FEASIBLE:
print('Feasible solution found.')
print('Objective value =', solver.Objective().Value())
else:
print('The problem does not have an optimal solution.')
这样就可以看到求解过程中的详细信息
不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:首先，你可以使用ortools库来解决这个问题。在Python中，你可以通过设置求解器的gap和启用求解日志来实现。
以下是具体的解决方案：
步骤1：导入所需的库
from ortools.linear_solver import pywraplp
步骤2：初始化求解器
solver = pywraplp.Solver.CreateSolver('GLOP')
步骤3：定义决策变量
x = solver.NumVar(0, solver.infinity(), 'x')
y = solver.NumVar(0, solver.infinity(), 'y')
步骤4：定义目标函数
# Objective function: 3x + 4y.
solver.Maximize(3 * x + 4 * y)
步骤5：定义约束条件
ct = solver.Constraint(0, 2, 'ct')
# SetCoefficient 方法用于在该限制条件的表达式中设置 x 和 y 的系数。
ct.SetCoefficient(x, 1)
ct.SetCoefficient(y, 1)
步骤6：设置gap值
solver.SetRelativeMipGap(0.01) # 设置gap为1%
步骤7：启用求解日志
# 设置日志输出等级为详细程度。
solver.EnableOutput()
步骤8：求解问题
status = solver.Solve()
步骤9： 输出结果
if status == pywraplp.Solver.OPTIMAL:
print('Objective value =', solver.Objective().Value())
print('x =', x.solution_value())
print('y =', y.solution_value())
else:
print('The problem does not have an optimal solution.')
以上是在Python中使用ortools设置gap值和输出求解日志的具体解决方案。你可以根据你的具体需求进行调整和修改。