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Gurobi建模实例 介绍： 目标观众： 数据科学家，工程师，计算机科学家，经济学家，以及一般而言，具有数学建模背景和Python基本知识的专业人员。 建模示例的目标： 说明数学优化的广泛适用性。 展示如何建立数学优化模型。 这些建模示例使用Gurobi Python API进行编码，并作为Jupyter Notebooks分发。 这些建模示例说明了Gurobi Python API的重要功能，包括添加决策变量，构建线性表达式，添加约束以及添加目标函数。 它们涉及更高级的功能，例如广义约束，分段线性函数和多目标层次优化。 它们还说明了常见的约束类型，例如“分配约束”，“平衡约束”，“排序约束”，“优先约束”等。 建模实例索引 这些建模示例根据Apache 2.0许可证分发，（c）版权所有2019 Gurobi Optimization，LLC

利用Python+Gurobi编写代码，复现文章：Solving two-stage robust optimization problems using a column-and- constraint generation method。

在当前能源互联网迅速发展及电热联系日渐紧密的环 境下，提出基于电热联合调度的区域并网型微电网运行优化 模型。综合网内储能特性、分时电价、电热负荷与分布式电 源的时序特征，以包含风机、光伏电池、热电联产系统、电 锅炉、燃料电池和储能系统的并网型微电网为例，采用Cplex 优化软件求得调度周期内各微电源最佳出力及总运行成本， 并与两种常见电热调度方式进行比较。仿真算例表明：联合 调度模型能实现电热统一协调调度并降低微电网运行成本。 该模型可为电热之间能源互联及规划运营提供参考。 注释清晰 基本每行都有注释