一、简介
Gurobipy是Gurobi Optmizer提供的Python API，它可以帮助用户进行线性规划、整数规划、二次规划等数学编程问题的求解。Gurobipy提供了完善的数学模型和高效的算法，可以用它解决各种实际问题，例如生产计划、调度、交通网络优化等。
二、安装与调用
在安装Gurobipy前，用户需要先安装Gurobi Optimizer。在安装完成后，用户就可以使用pip安装Gurobipy了：
pip install gurobipy使用Gurobipy时，只需要使用import语句导入即可：
import gurobipy as gp三、数学建模
使用Gurobipy建立数学模型的过程可以分为四步：
1. 创建模型对象
使用模型对象可以创建变量、设置约束条件、目标函数等信息，这些为优化器提供求解方案的输入。
m = gp.Model('Example')2. 添加变量
可以使用addVar()方法创建变量，它需要指定变量的下限和上限。
x = m.addVar(lb=0, ub=10, name='x')
y = m.addVar(lb=0, ub=20, name='y')3. 添加约束条件
可以使用addConstr()方法创建约束条件，它需要指定约束条件的左边和右边。
m.addConstr(x + y <= 30)4. 设置目标函数
可以使用setObjective()方法设置目标函数，它需要指定最大化或最小化以及目标函数表达式。
m.setObjective(2 * x + y, gp.GRB.MAXIMIZE)四、模型求解
在定义好模型后，可以使用optimize()方法对其进行求解。求解完成后，可以通过status属性获取求解状态。
m.optimize()
status = m.status五、高级功能
1. 参数设置
用户可以通过调整参数来优化求解的效率和精度。可以使用setParam()方法设置参数，例如：
m.setParam('TimeLimit', 10.0)2. 模型复制
可以使用copy()方法将模型复制一份。
m2 = m.copy()3. 回收资源
可以使用dispose()方法将资源回收，包括计算机内存和Gurobi Optmizer的许可证。
m.dispose()六、总结
Gurobipy是一款高效的数学编程库，提供了完善的数学模型和高效的算法，可以帮助用户解决各种实际问题。通过本文的讲解，希望读者可以更好地掌握Gurobipy的使用，提高自己的数学建模和求解能力。
