matlab中使用gurobi时报错

Question

matlab中使用gurobi时报错:

无法识别的字段名称 "addVars"。

出错 untitled (第 5 行)
tasks = model.addVars(numEmployees, numTasks, 'vtype', 'B', 'Name', 'tasks');

model = struct();
% 定义任务分配变量，假设有280个员工，100个任务
numEmployees = 280;
numTasks = 100;
tasks = model.addVars(numEmployees, numTasks, 'vtype', 'B', 'Name', 'tasks');
% 每个任务必须由一个员工执行
for j = 1:numTasks
    model.addConstr(sum(tasks(:, j)) == 1, sprintf('task_%d_assignment', j));
end

% 每个员工只能执行一个任务
for i = 1:numEmployees
    model.addConstr(sum(tasks(i, :)) == 1, sprintf('employee_%d_assignment', i));
end
% 读取任务不满意程度数据
dissatisfactionData = readmatrix('dissatisfaction.xlsx');

% 读取负面影响数据
negativeImpactData = readmatrix('negativeimpact.xlsx');
% 添加任务不满意程度约束
for j = 1:numTasks
    model.addConstr(sum(tasks(:, j)) == 1, sprintf('task_%d_assignment', j));
end

% 构建任务不满意程度目标函数
taskDissatisfaction = dissatisfactionData .* negativeImpactData; % 使用任务不满意程度和负面影响的乘积作为目标函数系数
model.setObjective(sum(sum(tasks .* taskDissatisfaction)), 'minimize');
% 添加负面影响约束
for i = 1:numEmployees
    for j = 1:numTasks
        if negativeImpactData(i, j) > 0
            model.addConstr(tasks(i, j) == 0, sprintf('negative_impact_employee_%d_task_%d', i, j));
        end
    end
end

Answer 1

参考免费微信小程序：皆我百晓生 作答，经由专家-皆知整理回复，如问题解决，望采纳；如仍有疑问，请评论回复。

看起来你在尝试使用MATLAB与Gurobi求解器接口时遇到了问题，错误提示是“无法识别的字段名称 'addVars'”。这通常意味着model对象没有正确初始化为Gurobi模型对象，而是被错误地定义为了一个MATLAB结构体。在MATLAB中使用Gurobi，你需要先正确初始化Gurobi环境和模型对象。请按照以下步骤修改你的代码：

1. 导入Gurobi MATLAB接口：确保你已经安装了Gurobi，并且可以在MATLAB中调用它。通常，通过在MATLAB命令窗口运行gurobi_setup脚本可以完成这个设置。

2. 初始化Gurobi环境：创建一个Gurobi环境对象。

3. 创建模型对象：在环境中创建一个模型对象，这才是可以调用addVars等方法的正确对象。

下面是修改后的代码示例：

% 初始化Gurobi环境
env = gurobi.Env();

try
    % 创建一个新的优化模型
    model = gurobi.Model(env);
    
    % 定义任务分配变量，假设有280个员工，100个任务
    numEmployees = 280;
    numTasks = 100;
    
    % 添加二进制变量表示任务分配
    tasks = model.addVars(numEmployees, numTasks, 'vtype', 'B', 'Name', 'tasks');
    
    % 每个任务必须由一个员工执行
    for j = 1:numTasks
        model.addConstr(sum(tasks(:, j)) == 1, sprintf('task_%d_assignment', j));
    end
    
    % 每个员工只能执行一个任务
    for i = 1:numEmployees
        model.addConstr(sum(tasks(i, :)) == 1, sprintf('employee_%d_assignment', i));
    end
    
    % 设置优化目标（这里假设是最大化某个目标，根据实际情况调整）
    % model.setObjective(...); % 这里根据实际问题添加目标函数
    
    % 优化模型
    model.optimize();
    
    % 输出结果（如果需要）
    disp(model.getObjectiveValue());
catch e
    fprintf('Error encountered: %s\n', e.message);
finally
    % 清理环境
    env.dispose();
end

这段代码首先初始化了Gurobi环境，然后创建了一个模型对象，并在其中正确地定义了变量和约束条件。注意，我在代码中加入了一个异常处理结构，用于捕捉并显示可能发生的错误，以及在最后清理Gurobi环境以释放资源。如果你有特定的目标函数需要优化，请在注释行% model.setObjective(...);处添加相应的代码。