import numpy as np
import gurobipy as gp
from gurobipy import GRB
from pynverse import inversefunc
import copy

def f(w):
    y = w[0]**2+w[1]**2
    return y

def g(w):
    y = 2*w
    return y


model = gp.Model("qp")
model.setParam("PSDTol", float('Inf'))

w1 = model.addVar(lb=-5, ub=5, name="w1", vtype=GRB.CONTINUOUS)#2 pesi
w2 = model.addVar(lb=-5, ub=5, name="w2", vtype=GRB.CONTINUOUS)
w=np.array([w1,w2])


v = model.addVar(lb=-5, ub=5, name="v", vtype=GRB.CONTINUOUS)# errore DEVE essere uno

model.setObjective(v,GRB.MINIMIZE)#si deve minimizzare v

wi=np.array([-1,-1])
for i in range(20):
    #calcolo f(w) e g(w) con i pesi iniziali e poi quelli aggiornati
    fwi=f(wi)
    gwi=g(wi)

    #aggiunta vincolo quindi aggiornamento dei bundle
    contr =  v >= np.dot(gwi, (w-wi))+fwi
    model.addConstr(contr, str(i))

    model.optimize()

    #print soluzioni
    for v in model.getVars():
        #print variabili
        print('%s %g' % (v.varName, v.x))

    #aggiornamento pesi
    wi=np.array([model.getVarByName("w1").x, model.getVarByName("w2").x])

    #print funzione
    print('Obj: %g' % model.getObjective().getValue())

#wi punto di minimo trovato nel bundle
min_val=f(wi)
print("Valore di minimo finale")
print(min_val)