pyomo

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    調用我有以下類型的約束: def C_rule(model,t-1): return x[t]<=y[t-1] model.C=Constraint(model.t,rule=C_rule) 但設置model.t元素是字符串類型,所以我不能訪問前一個元素這種方式。 有沒有辦法做到這一點?

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    Pyomo求解器調用可以通過命令行或Python腳本來實現。 如何在命令行中調用與彙總標誌 pyomo solve model.py input.dat --solver=glpk --summary 翻譯成如在Python腳本中使用SolverFactory類? 具體而言,在以下示例中,如何指定摘要選項?是否是SolverFactory.solve的(無證)? from pyomo.opt

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    我得到了AttributeError錯誤,當我嘗試導入 from coopr.pyomo import * 我嘗試了一些東西,使用PIP(UN)安裝coopr,coopr.pyomo,pyomo, coopr.opt,我猜這不太聰明。 非常感謝幫助。

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    我想用pyomo.environ進口*和有這樣的代碼: ## Define sets ## model.i = Set(initialize=i_set) model.p = Set(initialize=j_set) ## Define parameters ## model.precedence = Param (model.i, initialize=precedence, doc

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    我對Pyomo生成具有大量約束和變量(約10e6)的OR模型的性能感興趣。我目前使用GAMS來啓動優化,但我想使用不同的python特性,因此使用Pyomo來生成模型。 我做了一些測試,顯然當我編寫模型時,每次約束被實例化時都會調用用於定義約束的python方法。在繼續進行實現之前,我想知道是否存在一種直接根據numpy數組數據創建約束塊的方法?從我的角度來看,對於大型模型,通過塊構建約束可能更有

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    我想用pyomo解決TSP問題。我已經成功實現了使用python和Gurobi,但是我的Gurobi許可證已過期,因此我現在想要使用pyomo和GLPK來實現TSP問題。這是我迄今爲止所能想到的。它不工作的目標值是0.你能否請幫助。 from pyomo.environ import * from pyomo.opt import SolverFactory import pyomo.envi

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    我一直在使用GAMS很長一段時間,但我無法在GAMS下使用CPLEX的所有功能。你能用Pyomo來做到嗎?或者直接在Python中使用CPLEX?謝謝!

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    我想解決約束混合整數非線性優化問題使用PyOMO。具體來說,我試圖找到齒輪直徑和齒數,以滿足兩個給定的齒輪比。我真的很關心如何使用Set()和Var()。我一直在閱讀文檔,但它並沒有超級清楚Set的實際內容!這是我可以用來訪問問題的類似分組部分的索引嗎?這裏是我的代碼:(Python的3.5) from pyomo.environ import * from pyomo.opt import S

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    我創建了一個簡單的抽象模型的參數數組的價值,我想預先解決it.Here是迄今爲止我的模型: from __future__ import division from pyomo.environ import * from pyomo.opt import SolverFactory model=AbstractModel() opt=SolverFactory('ipopt')

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    我需要一個關於Pyomo的類,方法和屬性的文檔。我在哪裏可以找到。有些日子我一直在尋找這種說法。 西爾瓦娜·諾佈雷