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我有以下trans在 python 中使用 DOcplex 的模型解决方案：

# Solve command
solution = mdl.solve(log_output=True)
solution.display()

#printed solution
solution for: transp
objective: 73231116.000
q_Coupe 1_Smithton = 6000.000
q_Coupe 2_Smithton = 1000.000
q_Coupe 3_Bell Bay = 9000.000
q_Coupe 4_Smithton = 3000.000
q_Coupe 5_Smithton = 3000.000
q_Coupe 6_Bell Bay = 4000.000
q_Coupe 8_Hobart = 7000.000
q_Coupe 10_Hobart = 3000.000
CAP_Bell Bay = 8.552
CAP_Smithton = 8.552
CAP_Hobart = 6.579
X_Bell Bay = 1
X_Smithton = 1
X_Hobart = 1

在此处：

I = list of forests
['Coupe 1', 'Coupe 2', 'Coupe 3', 'Coupe 4', 'Coupe 5', 'Coupe 6', 'Coupe 7', 'Coupe 8', 'Coupe 9', 'Coupe 10']
J = list of facilities
['Bell Bay', 'Surrey Hills', 'Smithton', 'Hobart']
arcs = [(i, j) for i in I for j in J]
[('Coupe 1', 'Bell Bay'), ('Coupe 1', 'Surrey Hills'), ('Coupe 1', 'Smithton'), ('Coupe 1', 'Hobart'), ('Coupe 2', 'Bell Bay'), ('Coupe 2', 'Surrey Hills'), ('Coupe 2', 'Smithton'), ('Coupe 2', 'Hobart'), ('Coupe 3', 'Bell Bay'), ('Coupe 3', 'Surrey Hills'), ('Coupe 3', 'Smithton'), ('Coupe 3', 'Hobart'), ('Coupe 4', 'Bell Bay'), ('Coupe 4', 'Surrey Hills'), ('Coupe 4', 'Smithton'), ('Coupe 4', 'Hobart'), ('Coupe 5', 'Bell Bay'), ('Coupe 5', 'Surrey Hills'), ('Coupe 5', 'Smithton'), ('Coupe 5', 'Hobart'), ('Coupe 6', 'Bell Bay'), ('Coupe 6', 'Surrey Hills'), ('Coupe 6', 'Smithton'), ('Coupe 6', 'Hobart'), ('Coupe 7', 'Bell Bay'), ('Coupe 7', 'Surrey Hills'), ('Coupe 7', 'Smithton'), ('Coupe 7', 'Hobart'), ('Coupe 8', 'Bell Bay'), ('Coupe 8', 'Surrey Hills'), ('Coupe 8', 'Smithton'), ('Coupe 8', 'Hobart'), ('Coupe 9', 'Bell Bay'), ('Coupe 9', 'Surrey Hills'), ('Coupe 9', 'Smithton'), ('Coupe 9', 'Hobart'), ('Coupe 10', 'Bell Bay'), ('Coupe 10', 'Surrey Hills'), ('Coupe 10', 'Smithton'), ('Coupe 10', 'Hobart')]

这些是模型中的变量：

q = mdl.continuous_var_dict(arcs, name='q')
CAP = mdl.continuous_var_dict(J, name='CAP')
X = mdl.binary_var_dict(CAP, name='X')

我希望将q我的解决方案的可变结果作为矩阵数据框/I按列的行表导出到 Excel J。我想添加另一行CAPper的解决方案J。q和的缺失值CAP应填写0。

q               Bell Bay    Surrey Hills    Smithton    Hobart
Coupe 1         0.00        0.00            6000.00     0.00
Coupe 2         0.00        0.00            1000.00     0.00
Coupe 3         9000.00     0.00            0.00        0.00
Coupe 4         0.00        0.00            3000.00     0.00
Coupe 5         0.00        0.00            3000.00     0.00
Coupe 6         4000.00     0.00            0.00        0.00
Coupe 7         0.00        0.00            0.00        0.00
Coupe 8         0.00        0.00            0.00        7000.00
Coupe 9         0.00        0.00            0.00        0.00
Coupe 10        0.00        0.00            0.00        3000.00

CAP             8.552       0.00            8.552       6.579

最好使用熊猫。

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2 回答 2

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这是一个小代码，它将变量矩阵（即 2 元组的字典）的解值转换为变量，转换为 pandas DataFrame。转换为 pandas 后，您就拥有了导出到 Excel 和其他格式所需的一切。该代码从矩阵键中提取行和列索引，构建一个面向列的值字典，然后是一个 DataFrame。

def matrix_solution_to_dataframe(var_matrix, sol):
    # compute a 2d dataframe from a variable matrix and a solution
    # (i, j) -> life][i,j].solution_value in one step.
    matrix_val_d = sol.get_value_dict(var_matrix)
    # extract rows and column indices
    keys = var_matrix.keys()
    row_indices = set()
    col_indices = set()
    for (i, j) in keys:
        row_indices.add(i)
        col_indices.add(j)
    # build a column-oriented dict:
    dtf_d = {col: {row: matrix_val_d[row, col] for row in row_indices} for col in col_indices}
    try:
        from pandas import DataFrame
        return DataFrame(dtf_d)
    except ImportError:
        print(f"-- pandas not found, returning a dict")
        return dtf_d
于 2020-07-22T08:50:09.927 回答
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您可以依靠https://pypi.org/project/XlsxWriter/并对 I 和 J 中的所有元素进行循环。

于 2020-07-22T06:01:49.797 回答