Pyomo团队,我需要帮助解决上面提到的错误。我已经做了我能做的一切,但仍然不能让我的模型工作。下面是我的“目标函数”的公式,以及错误消息。谢谢。
## Define Objective ##
def objective_rule(model):
s1=sum(1000*(model.fmax[j] - model.fmin[j])+ model.cmax[j] - model.cmin[j] for j in model.j)
s2=sum(model.x[i,k]*model.k*model.t[i] for k in model.k for i in model.i)
我想用1000个基本的pyomo变量创建一个pyomo模型。我知道像下面的脚本这样做是个坏主意。而且它也不起作用。我希望你能理解我的想法并能帮助我。
import pyomo.core as pyomo
def create_model_a():
m = pyomo.ConcreteModel()
for i in range(1000):
m.var_i = pyomo.Var(within=pyomo.NonNegativeReals)
return m
因此,我基本上没有将m.var_0 = ...写到m.var_999 = ...,而是使用
我试图在“Python中的pyomo优化建模”一书中使用pyomo内核而不是环境重新创建一个问题。这个问题出现在第163页,叫做“9.4A半连续变量混合问题”。对于那些没有这本书的人,这里是:
下面的模型说明了一个具有三个半连续变量(x1、x2、x3)的简单混合问题,这些变量表示混合以满足体积约束的量。在这个简单的例子中,源的数量被最小化:
from pyomo.environ import *
from pyomo.gdp import *
L = [1,2,3]
U = [2,4,6]
index = [0,1,2]
model = ConcreteModel()
model.x = V
我正在寻找一个pyomo函数,如果pyomo模型中存在一个元素,它将返回True。
例如,如果我创建一个简单的pyomo模型,我希望它的响应如下所示。或者,也许有一种方法可以输出Pyomo模型中所有元素的列表,然后我可以检查某个元素?
import pyomo.environ as pe
model = pe.AbstractModel()
model.t = pe.Set()
model.A = pe.Param(model.t)
# Do functions such as has_element() or list_elements() exist?
model.has_elemen
我正在使用Python中的pyomo库创建一个带有无数约束的优化问题,但是我仍然在我看似简单的客观定义中出现了一个错误,并且不明白为什么。
我正在创建一个抽象模型,其中的目标是最小化成本(ab_mdl.c)乘以每个小时(i)和每个资源(j)的功率(j)。以下是目标函数:
def TOU_rule(ab_mdl):
return(summation(ab_mdl.c[i]*ab_mdl.x[j,i]) for i in ab_mdl.hours for j in ab_mdl.num_of_cars)
ab_mdl.cost_obj=Objective(rule=TOU_rule)
但
我正试图解决一个能量模型与本德分解。
在模型中,我们创建了一个主模型和几个子模型。
我想并行求解子模型,我看到了一个例子。
这就是我在代码中使用的内容:
from pyomo.opt.base import SolverFactory
from pyomo.opt.parallel import SolverManagerFactory
from pyomo.opt.parallel.manager import solve_all_instances
subs = []
for m in range(0, len(supportsteps)-1):
subs.append(urbs