pyomo

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Pyomo를 사용할 때 (BARON 해석기를 사용하여) 최대한 많은 함수 계산을 설정하고 싶습니다. 내 코드 : from __future__ import division from pyomo.environ import * opt = SolverFactory('baron') m = ConcreteModel() m.x1 = Var(bounds=(-10.0

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Pyomo + asNMPC framework

저는 Pyomo와 asNMPC 최적화를 허용하는 외부 프레임 워크 (this paper)를 사용하려고합니다. 테스트 한 Pyomo 버전 (v 4.1.10519)을 설치하고 요청한 핵심 Pyomo 파일을 변경했지만 테스트 파일 (Penicillin_asNMPC.py) 중 하나를 실행하려고하면 다음 오류가 발생합니다.) : File "/opt/local/Lib

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Pyomo 민감도 분석

솔로와 문제에 관계없이 Pyomo의 AbstractModel에 대한 민감도 분석을 요청하는 방법은 매우 간단합니다. 그렇다면이 민감도 분석 결과는 Pyomo 또는 Python 객체를 통해 액세스 할 수 있습니까? 는 나는 (opt이 SolverFactory 인스턴스이며 model 이전에 AbstractModel 정의 됨) opt.solve(model) 코드

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Pyomo (Traceback)를 사용하여 Parallel에서 최적화 하위 인스턴스 해결

저는 Benders 분해로 에너지 모델을 풀려고합니다. 모델에서는 마스터 모델과 여러 하위 모델을 만듭니다. 그리고 병렬로 하위 모델을 해결하고 예제 here을 보았습니다. 오류 제공 from pyomo.opt.base import SolverFactory from pyomo.opt.parallel import SolverManagerFactory fr

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우분투에서 Pyomo와 함께 사용할 Ipopt 솔버를 설치하십시오

우분투에서 pyomo와 함께 사용하기 위해 ipopt solver를 어떻게 설치합니까 ??? ipopt 의 zip 파일을 이미 다운로드 받았지만 설치 방법 및 pyomo와 함께 사용하는 방법을 찾지 못했습니다.

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리눅스에서 pyomo로 ipopt optimizer를 사용하는 방법

나는 ipopt coinor 웹 사이트 지침을 따라 ipopt optimizer를 설치했다. 빌드 디렉토리에 정적 객체 파일이 생성되었지만 빈 폴더가 생성되지 않았습니다. ipopt 사용 pyomo를 얻을 수하려고 할 때 지금, 유일한 방법은 내가 너무 opt = SolverFactory('ipopt', executable='executable path h

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혼합 정수형 선형 프로그래밍을위한 pyomo 및 cplex 병렬 컴퓨팅

혼합 정수 선형 프로그래밍 모델에 pyomo를 사용하고 있습니다. 나는 pyomo에서 모델을 풀기 위해 cplex를 호출한다. 내가 풀고있는 문제는 커다. 병렬 처리가 필요하다. pyomo 또는 cplex에서 병렬을 설정해야합니까? pyomo에서이 구문을 발견했지만 작동하지 않는 것 같습니다. solver_manager = SolverManagerFacto

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Pyomo와 조건부 목적 함수

조건식을 가진 목적 함수를 사용하는 것이 가능합니까? 워드 프로세서에서 예를 변경, 내가 좋아하는 표현하고자이이 같은 직접 모델링 할 수 def objective_function(model): return model.x[0] if model.x[1] < const else model.x[2] model.Obj = Objective(rule=ob

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'Nonetype'에서 부동으로 변환 할 수없는 이유는 무엇입니까?

이 최적화 문제의 솔루션을 저장하려고 시도했지만 Nonetype입니다. 그러므로 내가 float로 변환 할하지만 난이 오류 얻을 : float() argument must be a string or a number, not 'NoneType' 그것은 드문 인해 results.write() 1 개에서 인쇄 된 솔루션에이 6.57142857142857입니다.

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pyomo에서 어떻게 객관적인 함수에서 2 차 미분을 추출 할 수 있습니까?

저는 pyomo와 함께 작업 중이며 이미 정의 된 모델을 가지고 있습니다. 객관적인 함수가 있어야합니다. 모델이 풀린 후에는 목적 함수에 특정 매개 변수가 첨부됩니다. 그래서 만약 다중 인덱스 변수 [x1, x2, x3]을 가지고 있다면, 제 2 차 목적 함수는 다음과 같이 보일 것입니다 : (x1^2 + 13*x2^2 + 10*x3^2) + (2*x1 +