如何将GAMS gms文件读入ROI (R优化接口)？
如何将GAMS gms文件读入ROI (R优化接口)？
提问于 2022-03-22 22:07:50
我有一个用GAMS编写的NLP模型，我想使用ROI (R优化接口)将其发送到NEOS服务器。
看起来，ROI_read()是在外部模型中读取的命令，但我不知道如何找到或安装正确的读取器类型/插件。
Sys.setenv(ROI_LOAD_PLUGINS = FALSE)
library(ROI) # ROI_solve
library(ROI.plugin.neos) # NEOS
x <- ROI_read("rawdata/mymodel.gms", type = "GAMS", solver = "neos")
Error in ROI_read("rawdata/mymodel.gms", type = "GAMS", solver = "neos") :
no reader found for type 'GAMS'回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2022-07-17 14:26:42
ROI没有读取GAMS模型的方法。当将模型发送到NEOS服务器时，它所做的是以GAMS格式编写模型并发送此文件。
假设您将以下模型保存为model.gms
Option IntVarUp = 0;
Set i / R1*R3 / ;
Set ileq(i) / R1, R2, R3 / ;
Set j / C1*C3 / ;
Parameter objL(j)
/C1 2
C2 4
C3 3/ ;
Parameter rhs(i)
/R1 60
R2 40
R3 80/ ;
Parameter A
/R1.C1 3
R2.C1 2
R3.C1 1
R1.C2 4
R2.C2 1
R3.C2 3
R1.C3 2
R2.C3 2
R3.C3 2/;
Variables obj;
Positive Variables x(j);
Equations
ObjSum
LinLeq(ileq);
ObjSum .. obj =e= sum(j, x(j) * objL(j)) ;
LinLeq(ileq) .. sum(j, A(ileq, j) * x(j)) =l= rhs(ileq) ;
Model LinearProblem /all/ ;
Solve LinearProblem using LP maximizing obj ;
option decimals = 8;
display '---BEGIN.SOLUTION---', x.l, '---END.SOLUTION---';
file results /results.txt/;
results.nw = 0;
results.nd = 15;
results.nr = 2;
results.nz = 0;
put results;
put 'solution:'/;
loop(j, put, x.l(j)/);
put 'objval:'/;
put LinearProblem.objval/;
put 'solver_status:'/;
put LinearProblem.solvestat/;
put 'model_status:'/;
put LinearProblem.modelstat/;然后，您可以通过以下方式从solve_op中修改ROI.plugin.neos函数，以实现您想要的结果。
Sys.setenv(ROI_LOAD_PLUGINS = FALSE)
library(ROI)
#> ROI: R Optimization Infrastructure
#> Registered solver plugins: nlminb.
#> Default solver: auto.
library(ROI.plugin.neos)
model <- paste0(readLines('model.gms'), collapse = '\n')
control <- ROI.plugin.neos:::set_default_control_values(ROI.plugin.neos:::neos_control())
control$email <- YOUR_EMAIL
solver_name <- "scip"
xml <- ROI.plugin.neos:::neos_xml_call(model, solver_name, control)
solver_call <- list(ROI.plugin.neos:::neos_submit_job, x = NULL, xmlstring = xml, user = control$user,
password = control$password)
mode(solver_call) <- "call"
job <- eval(solver_call)
sol <- job$solution(wait=TRUE)
str(sol)
#> List of 4
#> $ solution: num [1:3] 0 6.67 16.67
#> $ objval : num NA
#> $ status :List of 2
#> ..$ code: int 0
#> ..$ msg :List of 5
#> .. ..$ solver : chr "neos"
#> .. ..$ code : int 1
#> .. ..$ symbol : chr "NORMAL_COMPLETION"
#> .. ..$ message : chr "An optimal solution was obtained."
#> .. ..$ roi_code: int 0
#> .. ..- attr(*, "class")= chr "registry_entry"
#> $ message :List of 5
#> ..$ solution : num [1:3] 0 6.67 16.67
#> ..$ objval : num 76.7
#> ..$ solver_status: num 1
#> ..$ model_status : num 1
#> ..$ message : chr "Executed on prod-exec-1.neos-server.org\nGAMS 39.1.0 5f04cd76 May 3, 2022 LEX-LEG x86 64bit/Linux - "| __truncated__
#> - attr(*, "meta")=List of 1
#> ..$ solver: chr "neos"
#> - attr(*, "class")= chr [1:2] "neos_solution" "OP_solution"这种方法的缺点是解决方案的ROI默认打印方法将不再工作，您必须选择求解器manually。
一种更好的方法是将GAMS中的模型保存为固定的MPS格式或ROI实际可以读取的任何其他格式。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/71579509
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