Pyomo热启动

是指在Pyomo优化库中使用先前求解的结果来初始化优化模型，以便加快求解速度和提高收敛性的一种技术。

Pyomo是一个开源的Python建模语言，用于建立数学优化模型，并使用优化算法求解这些模型。它提供了一个灵活而强大的框架，可以对线性、非线性、混合整数线性和混合整数非线性问题进行建模和求解。

在优化建模中，热启动是一种常用的技术，它可以利用先前的求解结果来初始化优化模型，以便更快地找到更好的解决方案。Pyomo热启动通过使用先前求解的变量值、约束条件和目标函数值等信息，来加速优化模型的求解过程。

通过Pyomo热启动，可以避免重复计算已经求解过的部分，从而提高求解速度，并且在某些情况下可以改善求解的收敛性。对于大型优化问题，热启动可以显著减少求解时间，特别是在需要多次迭代求解的情况下。

Pyomo热启动可以在Pyomo中使用不同的求解器实现，例如GLPK、CBC、Gurobi等。这些求解器提供了各种启动选项，可以通过设置参数来指定热启动的方式。

Pyomo热启动的应用场景包括但不限于以下几个方面：

1. 对于需要多次迭代求解的优化问题，通过热启动可以显著减少求解时间。
2. 当优化模型具有一定的结构重复性时，可以通过热启动来提高求解的收敛性。
3. 对于需要对优化模型进行参数调优的情况，可以使用热启动来加速参数搜索的过程。

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