为复杂求解器pyomo设置python中的最优目标参数
我试图优化一个二次目标函数在pyomo中的复合求解器，我得到了这个cplex误差5002:目标不是凸的。不确定目标的QP可以解成局部最优性和目标2最优性，或者全局最优目标3。从IBM手册中我了解到在pythonI中设置最优目标参数应该有这个globalqpex1.py，现在如何设置这个参数可以有人解释如何设置这个参数。
假设我可以运行pythonglobalqpex1.pyg全局最优，但是我没有任何.sav或.lp文件，我不知道它们更多地是什么--我在手册中发现了--我可以通过在python中设置parameters.optimalitytarget来解决这个问题，如何在哪里添加c.parameters.optimalitytarget.set(1)
这是我得到的CPLEX误差5002:目标不是凸的。具有不确定目标的QP可解为局部最优目标2，或全局最优目标3.解析时间= 0.00秒。阻挡时间= 0.00秒。(0.00滴答)
错误终止，CPLEX错误5002。解时间= 0.00秒。确定性时间= 0.00滴答(0.49滴答/秒)
CPLEX> CPLEX错误1217:不存在解决方案。没有写的文件。CPLEX> 0.05完成错误:加载模型时意外异常:无法加载状态差的SolverResults对象:错误
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2019-06-28 20:35:19
在pyomo中有两个不同的CPLEX接口。有一个可以扩展到CPLEX (cplex)，还有一个可以使用CPLEX (cplex_direct)。在某些情况下，在两个接口之间设置参数看起来略有不同(例如，当参数在层次结构中的深度超过一个级别时)。通常，您使用描述的这里技术设置一个参数。
在任何一种情况下，对于最优目标参数，您都应该能够使用以下内容：
solver = SolverFactory('cplex')
solver.options['optimalitytarget'] = 3下面是一个设置绝对MIP间隙公差参数的示例，两个CPLEX接口之间的语法略有不同：
# Using the CPLEX interactive interface
solver = SolverFactory('cplex')
solver.options['mip tolerances absmipgap'] = 3
# Using the CPLEX Python API interface (i.e., use underscores)
solver = SolverFactory('cplex_direct')
solver.options['mip_tolerances_absmipgap'] = 3https://stackoverflow.com/questions/56812526
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