手把手教你在C++中配置Gurobi

C++中配置Gurobi：视频教程
C++中配置Gurobi
- 新建C++项目
- 配置C/C++外部包含目录
- 配置链接器的附加目录库和附加依赖项
案例测试
参考资料
CSDN链接

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C++中配置Gurobi：视频教程

下面是作者录制的C++中配置Gurobi的详细讲解视频，方便读者观看学习。

C++中配置Gurobi

我们以VS 2022为例来讲解。

本人已经安装好了Gurobi 9.5.1，安装目录如下：

接下来我们来详细地讲解C++配置Gurobi。

新建C++项目

首先，我们新建一个C++项目。可以随意命名。

步骤为

【文件】 → \rightarrow →【新建】 → \rightarrow →【项目】 → \rightarrow →然后命名项目，点击【创建】即可。

然后我们先准备好后续需要添加的2个目录。如下：

D:\Develop\Gurobi951\win64\include
D:\Develop\Gurobi951\win64\lib

这两个目录下的文件如下：

接下来就正式配置Gurobi。

配置C/C++外部包含目录

具体步骤为

右击【Gurobi_Notes】(注意，这个是你的项目名称) → \rightarrow → 【属性】 → \rightarrow →【C/C++】 → \rightarrow →【外部包含目录】 → \rightarrow → 将目录D:\Develop\Gurobi951\win64\include输入进去并添加 → \rightarrow →【确定】。

具体界面如下图。这一步实际就是配置所需的头文件，即.h文件gurobi_c++.h。

此外，需要确保【C/C++】的子菜单项【预编译头】设置为【不使用预编译头】。

配置链接器的附加目录库和附加依赖项

接下来的配置全部在【链接器】部分。这一步配置的目的，就是把一些依赖库配置好，使得VS 2022可以识别。

首先是【链接器】的【附加库目录】的配置，方法如下：

【链接器】 → \rightarrow →【常规】 → \rightarrow →【附加库目录】下，添加下文件路径：D:\Develop\Gurobi951\win64\lib。

如下图所示。

接下来需要配置【链接器】的附加依赖项，方法如下。

这里，我们首先介绍需要添加的2个依赖项。我们先移动到Gurobi的安装目录D:\Develop\Gurobi951\win64\lib下，可以看到有如下的文件。

我们需要的文件名是gurobi95.lib和gurobi_c++mdd2019.lib。

【链接器】 → \rightarrow →【输入】 → \rightarrow →【附加库目录】下，添加：两个lib文件的名称，即添加gurobi95.lib和gurobi_c++mdd2019.lib。注意，用分号隔开，即gurobi95.lib;gurobi_c++mdd2019.lib，如果有问题，把这里其他的部分删去，仅保留gurobi95.lib;gurobi_c++mdd2019.lib。具体如下。

配置好就可以点击确定。至此，配置全部完成，可以进行案例测试了，开心:)

案例测试

我们用Gurobi的官方例子做测试，例子的目录为：D:\Develop\Gurobi951\win64\examples\c++\mip1_c++.cpp。具体代码如下：

/* Copyright 2022, Gurobi Optimization, LLC *//* This example formulates and solves the following simple MIP model:maximize    x +   y + 2 zsubject to  x + 2 y + 3 z <= 4x +   y       >= 1x, y, z binary
*/#include "gurobi_c++.h"
using namespace std;int
main(int   argc,char *argv[])
{try {// Create an environmentGRBEnv env = GRBEnv(true);env.set("LogFile", "mip1.log");env.start();// Create an empty modelGRBModel model = GRBModel(env);// Create variablesGRBVar x = model.addVar(0.0, 1.0, 0.0, GRB_BINARY, "x");GRBVar y = model.addVar(0.0, 1.0, 0.0, GRB_BINARY, "y");GRBVar z = model.addVar(0.0, 1.0, 0.0, GRB_BINARY, "z");// Set objective: maximize x + y + 2 zmodel.setObjective(x + y + 2 * z, GRB_MAXIMIZE);// Add constraint: x + 2 y + 3 z <= 4model.addConstr(x + 2 * y + 3 * z <= 4, "c0");// Add constraint: x + y >= 1model.addConstr(x + y >= 1, "c1");// Optimize modelmodel.optimize();cout << x.get(GRB_StringAttr_VarName) << " "<< x.get(GRB_DoubleAttr_X) << endl;cout << y.get(GRB_StringAttr_VarName) << " "<< y.get(GRB_DoubleAttr_X) << endl;cout << z.get(GRB_StringAttr_VarName) << " "<< z.get(GRB_DoubleAttr_X) << endl;cout << "Obj: " << model.get(GRB_DoubleAttr_ObjVal) << endl;} catch(GRBException e) {cout << "Error code = " << e.getErrorCode() << endl;cout << e.getMessage() << endl;} catch(...) {cout << "Exception during optimization" << endl;}return 0;
}

成功！结果如下。

参考资料

Gurobi 9.5.1, examples, mip1_c++.cpp.

CSDN链接

本文的CSDN版本如下: