我正在尝试用Python中的Pyomo来解决一个双层问题。然而,当我尝试运行代码时,我得到了以下错误:
“禁用Pyomo Python类型‘`mon’到浮点数的隐式转换。此错误通常是由于在定义表达式时将Pyomo组件用作某个NumericValue内置数学模块函数的参数所致。请使用Pyomo提供的数学函数来避免此错误。”
在Pyomo的文档中,没有引用Pyomo提供的函数。我想知道如何修改显示的倒数第二行代码,使model.rni,j满足整数要求?
以下是我的代码:
import random
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
尝试在Pyomo中构建一个大规模二次约束,如下所示: import pyomo as pyo
from pyomo.environ import *
scale = 5000
pyo.n = Set(initialize=range(scale))
pyo.x = Var(pyo.n, bounds=(-1.0,1.0))
# Q is a n-by-n matrix in numpy array format, where n equals <scale>
Q_values = dict(zip(list(itertools.product(range(0,sca
我正在编写一个带有表单约束的pyomo整数程序:
def example_rule(model, j, t):
value = sum(model.x[j,i]*(util[i][t]) for i in model.F)
return 0 <= value <= 1
model.onelateral = Constraint(model.L, model.T, rule=example_rule)
util[i][t]是一个包含始终为0或1的值的dict。model.x[j,i]是二进制决策变量。
有时候,当我运行我的模型时,它工作得很好。但是,有时当我在util
编辑:我还添加了一个约束1.5,以说明可能是另一种接近约束的方法。 我正在尝试用Pyomo为MxN网格上的每个(i,j)对编写以下约束: ? 到目前为止,我的代码如下所示,我只是希望能得到一些关于约束定义是否正确编写以满足intention.The思想的反馈,即6x6网格上的每个(i,j)单元将具有以下两个约束。 model = AbstractModel()
#Define the index sets for the grid, time horizions, and age classes:
model.Iset = RangeSet(6)
model.Jset = Rang
我在pyomo.environ包下工作。我试图添加一个约束,类似于这个。I和j是节点的索引。
node_set包含N0到N5,总共有6个节点。Arc_set是一个存储节点之间链接的集合,例如,N1、N2,并且它不包含任何自循环弧,比如N1、N1。F集包含F1,F2,F3
所以我做了这样的事:
def c1_rule(m, j):
return sum(m.X[e[0], j, f] for e in m.arc_set if e[1] != 'N0' for f in m.f_set) == 1
m.c1_cons = pe.Constraint(m.node_set,
我是一个新的Pyomo/Python用户。在学习pyomo的过程中,我需要解决一些优化问题。
我需要在总发电量和需求量(800兆瓦)之间取得平衡。如果我想找到‘Sum(a_p^2+b_p+c)’.And的最小值,这是一个数学模型:
如何从下表中的同一行中选择a、b、c的值来构造一个抽象模型?如果我单独设置“set”,那么abc的值将来自不能满足公式的不同行。如何在Pmin和Pmax之间设置随机值?使用两个约束来限制值?真的让我很困惑。
from pyomo.environ import *
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
i
我很难在Python中使用for循环创建多个约束。我的代码概念如下
T = 504
model.times = RangeSet(0, T-1)
model.Machines = Set(initialize = Machines_parameters.keys())
然后,我将model.times划分为3组长度相同的集合,现在我想为集中的每个部分编写特定的约束。以下是该代码的等效但简化的版本:
for k in range(3): #number of parts in which I've divided the set [(0,167),(168,335),(336,503)]
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)
我试图编写一个Pyomo模型,其中我有一组变量,由j在{1,2,…,N}中索引,对于每个j,在{1,.,N_j}中有一个i。
我现在的代码是:
n0=28
n1=8
n2=8
n3=8
n4=10
N=[n0, n1, n2, n3, n4]
rN=range(5)
model = ConcreteModel()
model.J = [RangeSet(1,N[i]) for i in rN]
model.X = [Var(model.J[i], within=NonNegativeReals) for i in rN]
当我试图访问一个变量时,我会得到以下错误:
>>>
我希望你在PYOMO LP方面提供帮助。我不知道我做错了什么,所以任何反馈都会有帮助:
我的数据集如下所示:
#The demand for each order
demand= {782912: 808, 782913: 3188, 782914: 2331, 782915: 847, 782916: 2163,789954:5643}
#The cost per unit produced for each order based in which factory chosen
total cost= { (782912, 'PLANT16'): 0.46, (78291
在使用pyomo建模优化问题时,我注意到在使用list of Var或Param时有一种奇怪的行为:我总是得到以下错误ValueError: Evaluating the numeric value of parameter 'SimpleParam' before the Param has been constructed (there is currently no value to return).
以下代码(最小化4*x+1,使x >= 0)完全按照预期运行:
import pyomo.environ as pyo
from pyomo.opt import S
我试图将这种类型的约束"constraint1“添加到我的Pyomo模型中,方法是循环遍历大小为"n”的(对称)矩阵并执行检查,给定参数a(i,j):
model.con1=ConstraintList()
for i in range(1,n):
for j in range(1,i):
if model.a[i,j]==1:
model.con1.add((model.x[i] + model.x[j] ) <= 1 )
代码似乎可以工作,但我想知道是否有更有效的计算方法来编写相同的代码。
谢谢
在创建model.x_index之前,我使用稀疏索引(在Pyomo中称为Set )对Pyomo变量model.x的索引进行子集。这是为了避免创建model.x变量的model.x百万实例(即原始索引的总数)。
model.x_index = Set(initialize=[(a, i, j, y) for a in model.Biomass for i in model.SourceCounty for j in model.ProdCounty
for y in model.Year if model.TD[i, j] <
我使用pyomo开发了一个能量优化模型,但是当我添加一个风力机约束时,它得到了一些误差,比如:` constraint Sys.Power_WT_Uniti== 0.5*(Sys.WindSpeedi3)‘**。
上面写着
DeveloperError:内部Pyomo实现错误:“派生组件IndexedConstraint未能定义_default()”。
有人能帮忙吗?以下是整个错误内容
ERROR: Rule failed when generating expression for constraint Power_WT_Unit with index 1:
Deve
我需要把一块从纸浆转移到脓液上。我的纸浆代码片段如下所示。它基本上是过滤可能和不可能的组合,然后将其转换为变量。
feasible_set = [(a, b) for a in food_type for b in specimen_type if condition satisfied]
not_feasible_set= [(a, b) for a in food_type for b in specimen_type if (a,b) not in feasible_set]
allocate = pulp.LpVariable.dicts("
我有一个基本的问题,因为我是Python和Pyomo的新手。我已经设置了一个约束,它可以正确地将数组中元素的总和设置为1。
def Allocation(model):
return sum(model.alloc[i] for i in model.alloc) == 1
model.allocationSum = Constraint(rule=Allocation)
我必须做什么才能使数组中的每个元素都大于或等于0.01?以下操作不起作用:
def allocationMinimum(model):
for i in model.alloc
return
我正在使用pyomo库来解决一个旅行商问题(TSP),但是有一个错误。该模型的主要部分如下:
model.set_I = range(lendist, 1) # The set related to the distance matrix
model.set_J = range(nStops, 1) # nStop is the number of cities and set_J is the related set.
model.trips = Var(model.set_I, domain=NonNegativeReals, bounds=(0, 1)) # trips is the d