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
我有一个pyomo模型"m“,它有4个变量和几个约束(等式和不等式),形式如下:
Min F(G1,G2,D1,D2) st h=0 g<=0
然后我需要构造拉格朗日函数,它是这样的:
简单地说,lambda和mu是约束的二重性。所以我需要目标函数+ dual1_cons1 + dual2_cons2等等。
我真的不知道该怎么做。我得到的最接近的是这个
Lagrange = m.objective #initialize the variable with the f(x)
for cons in m.component_objects(pyomo.core.base.c
我试图通过添加变量/约束并按照重新求解更新的模型来修改模型。
问题是,对于变量而言,这两种情况都会导致属性错误失败:
Traceback (most recent call last):
File "seqdesign.py", line 98, in <module>
main()
File "seqdesign.py", line 71, in main
problem._solver.add_var(problem._model.McBernoulliTrials)
File "/home/edo/minic
我正在使用Pyomo实现一个简单的优化问题。
import pyomo
import pyomo.opt
import pyomo.environ as pe
import numpy as np
a = np.array([1,1,1,15])
b = np.array([1,2,3,4])
c = 10
P_res = 5
model = pe.ConcreteModel(name = "base optimizer")
model.M = pe.RangeSet(1,2)
model.T = pe.RangeSet(1,P_res)
model.state = pe
我正在写一个使用Pyomo和glpk求解器的家用太阳能光伏电池板的电池操作的优化。当没有多余的太阳能时,优化工作得很好,但是当太阳能过多时,我会得到一个未初始化的错误。下面是我的代码: import numpy as np
import pandas as pd
from pyomo.environ import *
from pulp import *
power = pd.read_csv('Battery 2 Hourly Power flow for the month with time.csv')
solar_forecast = list(power['
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
我想导入参数从一个excel工作表,(在未来也是一个csv文件)和一些参数,我想在代码中设置。我正在使用pandas导入此值。但是我不知道如何将它们传递给实例。我尝试了各种选择,但我只是猜测...我看到了不同的例子,但我不能理解和采用它们。 import pandas as pd
from pyomo.environ import *
from pyomo.opt import SolverFactory
from pyomo.core import Var
infinity = float('inf')
opt = SolverFactory('glpk&
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("
我试图用ipopt求解器解决Pyomo上的一个非线性可行性问题。该问题有2个合并大小为28的RangeSet声明、4个合并大小为68的Param声明和5个组合大小为88的Var声明。还有90个约束声明(2个冗余),其中一些是线性的,有些是非线性的。
这个模型是用来模拟一个化学系统的。调用model.pprint()提供了它必须提供的所有信息:如上所述的所有声明。这是我收到的错误输出:
Traceback (most recent call last):
File "sample.py", line 420, in <module>
main()
Fi
这个链接包含一个ALNS算法,用于优化MINLP铁路网模型(应用于马德里的网络)。虽然评论是用西班牙语写的,但我相信这不会有多大问题,因为谷歌翻译在这方面会有帮助。当我运行ALNP.py文件时,它一直工作到madridALNS.py文件中的代码的这个阶段,其中整个模型是在Pyomo的帮助下开发的:
#1 // output flow from each origin "wo" equal to demand of the destination origin pair "w"
def resd1_rule(model,w):
wo=model.tab
预先道歉,如果这是简单的--我怀疑是这样--因为我已经搜索过,但没有找到这方面的一个例子!
我正在用Pyomo构建一个能源系统调度模型,并且有一个运行的版本。我正在定义一个新变量"SystemShortRunMarginalCost",它应该定义为"ActiveShortRunMarginalCostByGenerator“的最大值,如下所示:
def SystemShortRunMarginalCost_rule(model,h):
max(model.ActiveShortRunMarginalCostByGenerator[g,h] for g in mo