pyomo

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    Pyomo가 기본 표현식 유형 인 expr_coopr3.py을 사용하는 이유는 무엇입니까? 나는 그것이 바뀔 수있는 방법을 발견했다. 그러나 만일 그것이 바른 길이라면 나는 의심을 품는다. 파일에서 expr_common.py try: from sys import getrefcount _getrefcount_available = False

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    scipy.optimize.minimize 해결사를 pyomo 안에 method=SLSQP과 통합 할 수 있습니까? pyomo의 모델링은 scipy보다 훨씬 빠르지 만 pyomo 문서는 이것이 가능한지 명시 적으로 말하지 않는 것처럼 보입니다.

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    안녕하세요 다음과 같이 pyomo의 SolverFactory을 문제를 모델링 한 후 사용 Jupyter 노트북에 간단한 스크립트를 작성 : ipopt을 찾을 수 없기 때문에 from pyomo.opt import SolverFactory opt = SolverFactory('ipopt') result = opt.solve(model) 노트북 버전이

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    에서 객체를 인식하지 않으며, 어떤 이유로 PyCharm은 pyomo.environ에서 가져온 유형을 인식하지 못합니다. 완벽하게 잘 돌아가는 내 코드 전체에 너무 많은 빨간 선을 쌓아 두는 것이 너무 격분합니다. 은 "사용하지 않는 이외에이 ConcreteModel에 대한 해결되지 않은 참조 경고를 발생 from pyomo.environ import *

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    나는 처음으로 GAMS/Pyomo API을 실행하고 있습니다. GAMS 결과는 해결하는 동안 문제가 발생했으며 목록 파일에서 세부 정보를 확인합니다. 하지만 목록 파일을 찾을 수 없습니다. MacBook 전체에 * .lst 파일이 있는지 검색했습니다. 제 질문은 GAMS가 프로모션 API에서 호출 될 때 목록 파일을 어디서 뱉어내는 것입니까? 내 터미널에서

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    : 수학 프로그램 (예를 들어, 웜 - 개시 정보, 변수 분지 우선 순위 해결에 도움이되는 해석 및 알고리즘 정보를 내보내기 ). 그러나 변수 우선 순위를 설정할 수있는 방법의 예는 찾을 수 없습니다 (호환 가능한 해결사의 경우). 나는 이것에 대해 소스 코드에서 뭔가를 찾을 수 없습니다. 변수 우선 순위를 설정하는 것은 해석기와 관련이 있습니다 : 어떤

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    그래서 내 인생에서 pyomo 프로그램을 실행할 수 없습니다. 이 하나에서 다른 종류의지도 것들, 당신을 어떻게 작동하는지에 대한 이해에서 set warehouses := warehouseone warehousetwo warehousethree warehousefour; set stores := storeone storetwo storethree stor

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    Pyomo를 사용하여 최적화 문제 (MILP)를 모델링하고 Gurobi를 사용하여 해결했습니다. Python 모델을 사용하여 휴리스틱 솔루션을 찾는 가장 빠르고, 가장 쉬운 방법은 무엇입니까? 갭 경계는 신경 쓰지 않습니다. 노트 : 저는 Gurobi가 경험적 솔버를 가지고 있지만 그들이 사용하는 휴리스틱 알고리즘을 알지 못합니다!

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    pyomo (Pyomo 5.3 (Linux 3.10.0-514.26.2.el7.x86_64)의 Pyomo 5.3 최적화 문제를 해결하기 위해 노력하고 있습니다. CBC 솔버 (버전 : 2.9.8)이며 솔버의 시간 제한을 60 초로 지정합니다. 해결사는 실현 가능한 솔루션을 얻고 있지만 (-1415.8392), 아래에서 볼 수 있듯이 최적이 아닙니다 (-14

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    [스크린 샷이 명령의 오류 결과에서이다 : runph --model-directory=models --instance-directory=scenariodata --solver=ipopt --default-rho=1 ]! 난 아직 출력을 얻을 수 있지만 1 , 나는이 오류 경고를 "무엇을 궁금해 ** 적어도 하나의 하위 문제가 해결되지 않았습니다! **