Pyomo ValueError : PositiveReals가 유효한 도메인이 아닙니다.

저는 PyOMO를 사용하여 제약 된 정수형 비선형 최적화 문제를 해결하려고합니다. 특히, 주어진 기어비가 충족되도록 기어 지름과 치 수를 찾으려고합니다. 나는 Set()과 Var()을 사용하는 방법에 관해서는 꽤 복잡하다. 나는 설명서를 읽었지만 Set가 실제로 무엇인지에 관해서는 슈퍼 슈퍼 클리어가 아닙니다! 문제의 비슷한 그룹화 된 부분에 액세스하는 데 사용할 수있는 색인입니까? 여기 내 코드입니다 :Pyomo ValueError : PositiveReals가 유효한 도메인이 아닙니다.

WARNING: Element 4.5 already exists in set D_index; no action taken. 
    File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/pyomo/core/base/PyomoModel.py", line 920, in _initialize_component 
ERROR: Constructing component 'D' from data=None failed: 
    declaration.construct(data) 
    ValueError: PositiveReals is not a valid domain. Variable domains must be an instance of one of (<class 'pyomo.core.base.set_types.RealSet' at 0x1004bee98>, <class 'pyomo.core.base.set_types.IntegerSet' at 0x1004f2558>, <class 'pyomo.core.base.set_types.BooleanSet' at 0x1004f28f8>), or an object that declares a method for bounds (like a Pyomo Set). Examples: NonNegativeReals, Integers, Binary 
    File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/pyomo/core/base/var.py", line 573, in construct 
    component=None) 
    File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/pyomo/core/base/var.py", line 299, in __init__ 
    "Integers, Binary" % (domain, (RealSet, IntegerSet, BooleanSet))) 
ValueError: PositiveReals is not a valid d

나는 또한 RangeSet()을 사용하고 Var()의 첫 번째 인수로 관련 설정을 전달하려고했습니다

그러나이 : (파이썬 3.5)

from pyomo.environ import * 
from pyomo.opt import SolverFactory 
import numpy as np 

# Define Forward and Reverse Gear Ratios 

fwd_ratio = 4.3 
rev_ratio = 9.1 

D_guess = [4.5, 11.5, 6.0, 10.0, 4.5, 2.5, 2.25, 9.0] 
N_guess = [18, 46, 24, 40, 18, 20, 18, 72] 

idx = np.arange(0,8) 

print(idx) 

model = AbstractModel() 

# Declare Model Sets??? I tried this as first argument to Var(), didn't work 

#model.Didx = Set(D_guess) 
#model.Nidx = Set(N_guess) 

# Declare Model Variables 

model.D = Var(D_guess, within='PositiveReals', bounds=(1.0,None)) 
model.N = Var(N_guess, within='PositiveInteger', bounds=(18,None)) 

# Declare Objective Functions 

def obj_funcD(model): 

    F1 = (model.D[1]/model.D[0])*(model.D[3]/model.D[2]) - fwd_ratio 

    F2 = (model.D[1]/model.D[4])*(model.D[6]/model.D[5])*(model.D[7]/model.D[6]) - rev_ratio 

    return F1 + F2 

def obj_funcN(model): 

    F1 = (model.N[1]/model.N[0])*(model.N[3]/model.N[2]) - fwd_ratio 

    F2 = (model.N[1]/model.N[4])*(model.N[6]/model.N[5])*(model.N[7]/model.N[6]) - rev_ratio 

    return F1 + F2 

# Declare Constraint 

def con_func1(model): 

    return model.D[1]/model.D[0] == model.N[1]/model.N[0] 

def con_func2(model): 

    return model.D[3]/model.D[2] == model.N[3]/model.N[3] 

def con_func3(model): 

    return model.D[1]/model.D[4] == model.N[1]/model.N[4] 

def con_func4(model): 

    return model.D[6]/model.D[5] == model.N[6]/model.N[5] 

def con_func5(model): 

    return model.D[7]/model.D[6] == model.N[7]/model.N[6] 

# Create Constraint List 

model.c1 = Constraint(rule=con_func1) 
model.c2 = Constraint(rule=con_func2) 
model.c3 = Constraint(rule=con_func3) 
model.c4 = Constraint(rule=con_func4) 
model.c5 = Constraint(rule=con_func5) 

# Create Objectives 

model.obj1 = Objective(rule=obj_funcD,sense='minimize') 
model.obj2 = Objective(rule=obj_funcN,sense='minimize') 

# Solve the Problem? 

opt = SolverFactory('glpk') 

instance = model.create_instance() 

results = opt.solve(instance)

이 코드는 다음과 같은 오류를 제공합니다 아무 것도하지 않습니다! 나는 여기에서 명백한 무엇인가 명백한 것을 놓치고있다라는 것을 알고 있었다. 그러나 나는 4 시간 동안 스크린을 꼼짝 않고 바라 보았다. 그리고 나는 당신의 도움을 입대하고있다! 감사합니다

출처

2017-04-26 denbjornen505

등 변경 within=PositiveReals에 within='PositiveReals'는

within (또는 domain) 키워드는 pyomo.environ에서 수입받을 설정된 도메인 개체 중 하나를 할당해야합니다. 문자열에 할당해서는 안됩니다.

출처

2017-04-26 02:23:11

Pyomo ValueError : PositiveReals가 유효한 도메인이 아닙니다.

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