비선형 최적화의 성능이 해석 엔진이 인터페이스되는 특정 방식의 영향을받는 방법을 이해하는 데 어려움이 있습니다. 우리는 첫 번째 버전에서 GAMS로 작성된 최적화 모델을 가지고 있습니다. IPOPT (공통 FOOS 비선형 해석 엔진)는 IPOPT (기능 평가 없음)에서 1.4 CPU 초 및 기능 평가에서 0.2 CPU 초의 각 최적화에 대한 실행 시간을 반
목적 함수의 일부로 pyomo에 정수를 정의 할 수 있기를 원합니다. 나는 어떤 종류의 표현이 적분에 필요한지 알 수 없다. 적분의 내부 표현이 문제가 왜 이러한 변수에 의해 완전히 색인 것 같다 때문에 내가 이해하지 못하는, TypeError: A callable type that is not a Pyomo expression can not be used
NL/ASL 인터페이스와 함께 Pyomo를 사용하여 cplex 솔버에서 내 변수에 대한 .rc 또는 .urc 접미어를 얻고 싶습니다. 이 인터페이스는 일반적으로 내 모델의 기본 cplex 인터페이스보다 빠릅니다. 그러나 나는 이러한 접미사를 반환하는 NL 인터페이스를 얻을 수 없습니다. 기본 옵션으로 cplex 해석을 사용하면 rc 접미사에 대한 값을 얻습
Ipopt 소스 코드 tarball에 포함 된 ampl car 문제를 예제로 마이그레이션하려고합니다. 최종 조건 (최종 반복에서 속도가 0 인 위치에 도달)과 비용 함수 (최종 시간 최소화)에 문제가 있습니다. 누군가 다음 모델을 수정할 수 있습니까? # min tf
# dx/dt = 0
# dv/dt = a - R*v^2
# x(0) = 0; x(t
현재이 문제를 해결하기 위해 노력하고 있습니다. 이 회사의 이익을 극대화해야합니다. from pyomo.environ import *
from pyomo.opt import *
opt = solvers.SolverFactory("ipopt")
model = ConcreteModel()
model.x1 = Var(within=NonNegativeIn
내 문제를 조사해 주셔서 고마워요! 나는 pyomo를 처음 사용하고 있으며 이제는 구체적인 모델을 풀기 위해 pyomo를 사용하려고합니다. 여기 내 코드의 일부이다 --- (편집) def objective_rule(model):
ans = sum(model.DAEB[t] * model.DAEP[t] for t in model.t)
an
Pyomo (v 4.4.1) 및 GLPK for Windows (v 4.55)를 설치했습니다. glpsol.exe에 대한 디렉터리를 PATH 변수에 추가 했으므로 명령 프롬프트의 모든 디렉터리에서 glpsol --help 명령을 사용할 수 있습니다. Pyomo's blog에 따르면 Pyomo가 관여하는 한 GLPK가 성공적으로 설치되었음을 나타냅니다. 나는
pyomo.environ을 사용하여 LP 모델을 만들려고했습니다. 그러나 세트를 만드는 데 어려움을 겪고 있습니다. 내 문제는 두 세트를 만들어야합니다. 하나의 집합은 여러 노드의 집합이고 다른 집합은 노드 사이의 여러 개의 호에서 온 집합입니다. Networkx를 사용하여 노드와 호를 저장하여 네트워크를 만듭니다. 노드 데이터는 (경도, 위도)처럼 튜플
저는 Pyomo를 사용하고 있으며 이전 최적화의 일부 결과가 다음에 사용되는 일련의 최적화 작업을 원합니다. AgOpt.py import pyomo
import pyomo.opt
from pyomo.environ import *
import numpy as np
AvailLand = 330
AvailWat = 945
AlfWat = 4
Al