我想使用docplex编写一个简单的LP。假设我有三个变量：x、y和z，约束为4x+9y-18.7<=z。我用代码model.add_constraint(4 * x + 9 * y - 18.7 <= z)编写了约束。然后通过CCD_ 2将最小化z作为我的目标。
对模型进行求解后，得到z=0.000的结果。有人能向我解释一下结果吗？我不明白为什么0是这个LP的最优值。我还试着打印这个模型的细节：
status=最佳
时间=0秒。
问题=LP
z:0.000；无
目标：z
约束：4z+9y-18.700<=z
当我尝试model.print_solution()时，程序打印z: 0.000; None，我不明白什么是"；无"；意思是，这是否意味着x和y是无？
更新：忘了提一下，我使用model.continuous_var()创建了变量
事实上，如果你不给出一个范围，它们是非负的。
动物园故事的一个小例子：
from docplex.mp.model import Model
mdl = Model(name='buses')
nbbus40 = mdl.continuous_var(name='nbBus40')
nbbus30 = mdl.continuous_var(name='nbBus30')
mdl.add_constraint(nbbus40*40 + nbbus30*30 >= 300, 'kids')
mdl.minimize(nbbus40*500 + nbbus30*400)
mdl.solve(log_output=False,)
print("nbbus40.lb =",nbbus40.lb)
for v in mdl.iter_continuous_vars():
print(v," = ",v.solution_value)
mdlv2 = Model(name='buses2')
nbbus40v2 = mdlv2.continuous_var(-2,200,name='nbBus40')
nbbus30v2 = mdlv2.continuous_var(-2,200,name='nbBus30')
mdlv2.add_constraint(nbbus40v2*40 + nbbus30v2*30 >= 300, 'kids')
mdlv2.minimize(nbbus40v2*500 + nbbus30v2*400)
mdlv2.solve(log_output=False,)
print("nbbus40v2.lb =",nbbus40v2.lb)
for v in mdlv2.iter_continuous_vars():
print(v," = ",v.solution_value)
给出
nbbus40.lb = 0
nbBus40 = 7.5
nbBus30 = 0
nbbus40v2.lb = -2
nbBus40 = 9.0
nbBus30 = -2.0