gurobi松弛模型求解

如原来的MIP模型为model，则松弛后的求解方式可以为下述：

#
        # # 导出solution
model.write('1_pmcm_solution.sol')

# # 将MIP转为LP问题，并打印相应的解：
model_relax = model.relax()
model_relax.write("location.lp")
model_relax.optimize()
        #
        # # 获得求解结果
print('\n===============求解结果打印================\n')
print('Obj: %g' % model_relax.ObjVal)
        #
# # 输出所有的变量值，包括决策变量，辅助变量等等
for v in model_relax.getVars():
   if v.X > 0:
      print('%s %f' % (v.VarName, v.X))
x0 = model_relax.getVarByName("y")
print(x0)