如何在pyomo中使用/选择/安装混合整数非线性求解器
我在网上读到，用pyomo解决混合整数非线性问题是可能的。但我不明白是怎么回事。我用“glpk”和“ipopt”求解器解决了问题，但这两个都不适用于我当前的问题(ipopt不考虑布尔变量)。(我还重新构建了问题以避免布尔变量，但如果全局最优值为0(在一维中)，ipopt仅显示远离0的局部最优值)。
我找到了这篇介绍MindtPy的论文http://egon.cheme.cmu.edu/Papers/Bernal_Chen_MindtPy_PSE2018Paper.pdf，但我不知道如何安装它。我读到了许多可能的求解器，比如BARON，ANTIGONE，SCIP，LINDOGLOBAL和COUENNE。但是我如何在pyomo中使用它们，如果可能的话，没有许可证，或者您可以推荐另一个随pyomo或anaconda (或易于安装)提供的求解器。提前谢谢你
回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2019-08-28 01:58:46
我正在为Pyomo (或AMPL)开发一个免费的MINLP求解器，名为APOPT。您可以下载当前可解决NLP problems in Pyomo (MINLP not yet supported)问题的版本。它将.nl问题发送到服务器，然后将.sol解决方案返回给Pyomo。
我使用Python Gekko解决MINLP问题的接口。这也是Pyomo的求解器性能预览。您可以使用以下命令安装Gekko：
pip install gekko
或者，如果您使用的是Jupyter笔记本电脑，则可以通过在计算单元中运行以下命令来安装Gekko (只需要一次)：
!pip install gekko
以下是MINLP问题的一个示例：
from gekko import GEKKO
m = GEKKO() # Initialize gekko
m.options.SOLVER=1 # APOPT is an MINLP solver
# optional solver settings with APOPT
m.solver_options = ['minlp_maximum_iterations 500', \
# minlp iterations with integer solution
'minlp_max_iter_with_int_sol 10', \
# nlp sub-problem max iterations
'nlp_maximum_iterations 50', \
# maximum deviation from whole number
'minlp_integer_tol 0.05', \
# covergence tolerance
'minlp_gap_tol 0.01']
# Initialize variables
x1 = m.Var(value=1,lb=1,ub=5)
x2 = m.Var(value=5,lb=1,ub=5)
# Integer constraints for x3 and x4
x3 = m.Var(value=5,lb=1,ub=5,integer=True)
x4 = m.Var(value=1,lb=1,ub=5,integer=True)
# Equations
m.Equation(x1*x2*x3*x4>=25)
m.Equation(x1**2+x2**2+x3**2+x4**2==40)
m.Obj(x1*x4*(x1+x2+x3)+x3) # Objective
m.solve(disp=False) # Solve
print('Results')
print('x1: ' + str(x1.value))
print('x2: ' + str(x2.value))
print('x3: ' + str(x3.value))
print('x4: ' + str(x4.value))
print('Objective: ' + str(m.options.objfcnval))它会产生以下输出：
Results
x1: [1.3589086474]
x2: [4.5992789966]
x3: [4.0]
x4: [1.0]
Objective: 17.532267301https://stackoverflow.com/questions/56020864
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