python - 如何计算Gurobi中的影子价格

Question

我想分析一个编程问题中约束的边界应该增加还是减少: 下面是简化的问题。 V[(i,t)]是决策变量，S[i]是输入。我想知道当S[i]`增加一个单位时，obj是增加还是减少。 我知道影子价格和边际成本可能是针对决策变量而不是投入。在Gurobi中，Dual值(value)(也称为影子价格)可以使用Pi函数。

for t in range(T):
    for i in range(I):
        m.addConstr(V[(i,t)] <= Lambda*S[i])
        m.addConstr(other constrints without S[i])
obj =cf*quicksum(V[(i,0)] for i in range(I))+ cs*quicksum(S[i]for i in range(I))+...
m.setObjective(obj, GRB.MAXIMIZE)
m.optimize()

Answer 1

获取影子价格有两种方法:(Python + Gurobi):

shadow_price = model.getAttr('Pi', model.getConstrs())

或

shadow_price = model.getAttr(GRB.Attr.Pi)

它将所有约束的影子价格按顺序返回到数组中。