如何为Gurobi中基于距离矩阵D的x[i,j,k]高效添加非负约束？

针对大规模矩阵下给变量x[i,j,k]添加x[i,j,k]≥0约束效率低的问题，有两种高效方案：

• 方案一：创建变量时直接指定下界
  Gurobi的addVars方法支持通过lb参数批量设置变量下界，无需事后循环添加约束。修改你的代码如下：

  varsGurobi = [(i,j,k) for i in range(len(D)) for j in range(len(D[i])) for k in range(len(D[i][j])) if D[i][j]]
  x = model.addVars(varsGurobi, vtype=gp.GRB.INTEGER, lb=0)
  

  这种方式在变量初始化阶段就完成下界设置，Gurobi内部会批量处理，效率远高于循环添加约束。

• 方案二：已创建变量时批量修改下界
  如果变量已经创建完成，可以使用setAttr方法批量设置所有变量的下界，避免逐个循环操作：

  x.setAttr('LB', 0)
  

  该方法会一次性对所有变量应用下界设置，同样能大幅提升效率。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者kGame