求解最优潮流的Pyomo约束迭代法
是一种用于电力系统中求解最优潮流问题的数学建模和优化方法。Pyomo是一个基于Python的开源优化建模语言，它提供了一种方便的方式来定义和求解各种优化问题。
最优潮流问题是电力系统中的一个重要问题，它用于确定电力系统中各个节点的电压和功率的最优分配，以实现电力系统的稳定运行和最大化经济效益。Pyomo约束迭代法是一种常用的求解最优潮流问题的方法，它通过迭代的方式逐步优化电力系统的状态，直到达到最优解。
在Pyomo约束迭代法中，首先需要建立电力系统的数学模型，包括节点电压、功率平衡、线路功率流等约束条件。然后，通过定义目标函数，如最小化功率损耗或最大化经济效益，来确定最优解的目标。接下来，使用Pyomo库中的优化算法，如线性规划、非线性规划或混合整数规划等方法，对建立的数学模型进行求解。
Pyomo约束迭代法的优势在于它能够灵活地处理各种复杂的约束条件和目标函数，并且可以方便地与其他Python库和工具进行集成。它还提供了丰富的优化算法和求解器选项，可以根据具体问题的特点选择合适的求解方法。
应用场景方面，Pyomo约束迭代法可以广泛应用于电力系统的规划和运行管理中。例如，用于电力市场的电价优化、电力系统的负荷分配和调度、电力系统的容量规划等方面。
腾讯云相关产品中，与电力系统优化相关的产品包括腾讯云智能电网解决方案。该解决方案基于腾讯云的强大计算和数据分析能力，提供了一套全面的电力系统优化解决方案，包括电力系统建模、最优潮流求解、电力市场交易等功能。具体产品介绍和链接地址可以参考腾讯云官方网站的相关页面。
总结起来，求解最优潮流的Pyomo约束迭代法是一种用于电力系统中求解最优潮流问题的数学建模和优化方法。它通过建立数学模型、定义目标函数和使用Pyomo库中的优化算法来求解最优解。在腾讯云中，可以使用腾讯云智能电网解决方案来实现电力系统的优化。
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1回答
我正在尝试解决pyomo中的以下问题：
为此，我定义了以下模型，并使用MindtPy进行求解
import pyomo.environ as pyo
model = pyo.ConcreteModel()
model.x = pyo.Var(domain=pyo.NonNegativeIntegers)
model.y = pyo.Var(domain=pyo.Binary)
model.constraint = pyo.Constraint(expr = model.x * model.y <= 10)
model.objective = pyo.Objective(exp
浏览 3提问于2021-10-22得票数 2
使用Pyomo5.1.1(Windows7上的CPython 2.7.10 )，我尝试执行最简单的Pyomo示例，即在上显示的具体模型
from __future__ import division
from pyomo.environ import *
model = ConcreteModel()
model.x = Var([1,2], domain=NonNegativeReals)
model.OBJ = Objective(expr = 2*model.x[1] + 3*model.x[2])
model.Constraint1 = Constraint(expr = 3*mode
浏览 5提问于2017-03-30得票数 0
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我有一个非线性的非凸优化问题要用Pyomo来解决。当我处理这个问题时，我遇到了几个问题：
在使用multistart ipopt求解“全局”优化时(可能会增加全局解决的机会，尽管我知道ipopt返回局部最优)，我注意到Pyomo返回一些违反约束的最优结果。具体而言，我用两种方法定义了约束: 1)在Pyomo约束中使用expr =(下界、y、上界)，其中y表示调用涉及定义的Pyomo (x_i 's)的函数，即y= f(x_i 's)；2)将计算的变量y定义为另一个有界Pyomo，并将y= f(x_i S)作为Pyomo约束中的硬等式。这两种场景有时都违反了定义的约束，这不是我所
浏览 34提问于2022-08-02得票数 0
每当我尝试运行使用.dae扩展的代码时，都会收到此错误消息。 我在代码中遇到了这个错误，这是我一直在解决的问题。最后，我运行了我在网上找到的针对不同问题的代码，并得到了相同的错误。这使我认为这是我运行求解器(ipopt)而不是代码本身的一些错误 下面是指向我收到错误消息的GitHub代码的链接：https://github.com/Pyomo/pyomo/blob/master/examples/dae/Optimal_Control.py 我一直使用以下命令调用解决方案: pyomo solve --solver=ipopt filename.py
浏览 20提问于2019-06-12得票数 0
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2回答
我在pyomo中使用ipopt，我有下一个错误：
Error evaluating constraint 15: can't compute -1.65898/0.
halt_on_ampl_error=yes
如何打印导致pyomo错误的约束名称？
类似于AMPL命令：print _sconname[15];
谢谢，M。
浏览 0提问于2017-02-01得票数 1
1回答
带有二元变量的目标函数
、、、
我正在研究一种复杂的模型。不幸的是，我不得不改变目标函数的公式，基于以前的值是怎样的。
特别是，我的目标函数由两个术语组成，称为A和B，它们具有不同的数量级(A通常比B高2或3个数量级，但这可能有所不同)。
为了保证A和B具有相同的公式权重，我需要将我的目标函数写成如下：
objective= A + B*K`
其中K是使第二项在A的相同尺度/数量级上产生的值。
example:
A=4e10
B=2e3
K=1e(10-3)=1e7
问题是，为了知道K，我必须知道A和B的值，但是pyomo没有给出值，它只是将一个表达式传递给求解者。
我读到过，由于聪明地使用二进制变量可以克服这个问题，任何人
浏览 1提问于2022-02-01得票数 0
1回答
Pyomo可以与几个解决程序--开源和商业--链接。
我想知道Pyomo能否与谷歌的GLOP或CP-SAT解决方案联系起来？谢谢
浏览 4提问于2022-07-08得票数 0
1回答
Pyomo热启动
、、
我有一个MIP要用Pyomo解决，我想为cplex设置一个初始解决方案。因此，通过googling搜索，我发现我可以将instance的某个变量设置为某个值，然后执行以下命令： 实例(solver.solve，warmstart=True，tee=True) 但是当我运行cplex时，它似乎没有使用热启动，因为例如，我传递了一个值为16的解决方案，但在5秒内它返回了一个值为60的解决方案。所以我不知道有一些错误或其他东西不起作用。 附注:我不知道是不是有问题，但我的热启动解决方案只设置了一些变量的值，但不是全部。会是个问题吗？
浏览 16提问于2019-03-20得票数 0
我只想确保我有资格使用Bonmin和Couenne来解决NLP问题(我仍然没有整数变量)，并且我渴望获得全局最优，而不是局部最优。我还读到Ipopt首先搜索全局答案，如果没有找到，它将提供本地答案。当我使用Ipopt时，我如何理解我的答案是一个全局的答案。另外，我想知道对于这些可以与Pyomo合并的问题，最好的NLP和MINLP开源pythonic解决方案是什么？我提出这个问题的主要原因是以下使用Bonmin的输出：
注意:默认情况下，您将在MUMPS线性解算器中使用Ipopt。其他线性解算器可能更有效(请参见Ipopt文档)。
问候
浏览 174提问于2019-03-11得票数 1
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我已经使用GAMS很长一段时间了，但是我不能在GAMS下使用CPLEX的所有功能。你能用Pyomo做到这一点吗？或者直接在Python中使用CPLEX？谢谢!
浏览 2提问于2017-04-21得票数 2
我对Pyomo生成包含大量约束和变量(大约10e6)的OR模型的性能很感兴趣。我目前使用GAMS来启动优化，但我想使用不同的python特性，因此使用Pyomo来生成模型。
我做了一些测试，显然，当我编写一个模型时，每次实例化约束时都会调用用于定义约束的python方法。在我的实现进一步深入之前，我想知道是否有一种方法可以基于numpy数组数据直接创建约束块？在我看来，对于大型模型，按块构造约束可能更有效。
您认为使用pyomo或其他python建模库可以获得与GAMS或其他AML语言相媲美的性能吗？
提前感谢您的帮助！
浏览 4提问于2017-04-14得票数 9
Pyomo可以找到解决方案，但它会给出这样的警告:警告:将具有警告状态的SolverResults对象加载到model=(SecondCD)中；来自solver=Ipopt 3.11.1\x3a的消息收敛到本地不可行点。问题可能是不可行的。 我怎么知道这个问题是否可行呢？ 这个pyomo模型优化了农场的投入分配决策。 model.Crops = Set() # set Crops := cereal rapes maize ;
model.Inputs = Set() # set Inputs := land labor capital fertilizer;
model.b = Param
浏览 82提问于2019-06-18得票数 1
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下面的结果不应该是一个不同于零的数字吗？
import pyomo.environ as pyo
from pyomo.opt import SolverFactory
m = pyo.ConcreteModel()
m.x = pyo.Var([1,2], domain=pyo.Reals,initialize=0)
m.obj = pyo.Objective(expr = 2*m.x[1] + 3*m.x[2],sense=pyo.minimize)
m.c1 = pyo.Constraint(expr = 3*m.x[1] + 4*m.x[2] >= 3)
SolverFacto
浏览 5提问于2022-11-24得票数 0
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1回答
我试图把我的优化问题放在Pyomo中，但是它强烈依赖于标准线性代数运算- qr，逆，转置，积。实际上，这是卡尔曼滤波问题；递推线性代数的长时间序列。我没有找到pyomo函数来实现它，就像在张量流中一样。有可能吗？
相关问题：
我说得对吗? numpy目标函数实际上在pyomo中是不可用的吗？
是否有更好的免费优化解决方案？(目前还不能接近Matlab的效率，张量流对于特定问题来说是非常缓慢的，虽然我不明白为什么，Matlab中的算法微分是相当快的，但速度不够快)
非常感谢，弗拉基米尔
浏览 1提问于2018-12-19得票数 0
我在Pyomo的两台机器(windows系统)上设置cplex分布式计算。我如何在python脚本中做到这一点呢？ 我已经通过tcp/ip建立了cplex分布式计算连接，可以按照这里的说明使用Cplex交互式优化器进行并行计算：https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/SSSA5P_12.7.1/ilog.odms.cplex.help/CPLEX/UsrMan/topics/parallel_optim/distribMIP/09_tcp_ip.html 我不知道如何在Pyomo API中做同样的事情。根据我的研究，pyomo的SolverFa
浏览 34提问于2019-06-21得票数 1
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1回答
我想在Pyomo中创建一个线性模型，它的目标函数中有分段线性函数。我设法创建了以下代码： model = AbstractModel()
breakpoints = [-5,0,5]
values = [10,0, 10]
model.X = Var(bounds=(-5,5))
model.Y= Var(bounds=(0,10))
def pw(x):
return x**2
model.Z = Piecewise(model.Y, model.X, pw_constr_type='EQ', pw_pts=[-5, 0, 5], f_rule=lambda m
浏览 60提问于2019-10-09得票数 4
1回答
我刚刚开始使用Pyomo，我有一个很大的问题。我想在不使用终端的情况下运行抽象模型。我可以用一个具体的模型来做这件事，但用抽象的模型我有严重的问题要做。
我只想使用F5并运行代码。
这是我的程序：
import pyomo
from pyomo.environ import *
#
# Model
#
model = AbstractModel()
#Set: Indices
model.Unit = Set()
model.Block = Set()
model.DemBlock = Set()
#Parameters
model.EnergyBid = Param(model.Uni
浏览 2提问于2017-01-16得票数 0
我正在用cbc和gurobi解决一个MILP (通过pyomo)。Gurobi说，该模型是不可行的。对于cbc，求解者状态声明找到了一个可行的最优解，但是它无法访问目标的值(这反过来使我的程序崩溃)。
下面是我如何访问目标值的方法
solver_parameters = "ResultFile=model.lp"
opt = SolverFactory(solver)
results = opt.solve(self.model, tee=False, options_string=solver_parameters,logfile="model.lo
浏览 12提问于2022-02-10得票数 1
在一个简单的MINLP模型中，我有以下约束：
model.cm2=Constraint(expr = model.xB2 == log(1.0+model.xA2))
当我调用bonmin (AMPL的windows64二进制分发版)时，这是可行的
当切换到couenne求解器时，我需要转换为log10基础
model.cm2=Constraint(expr = model.xB2 == 2.3*log10(1.0+model.xA2))
否则我会得到错误：
ApplicationError: Solver (asl) did not exit normally.
model.pprint(
浏览 1提问于2018-01-19得票数 1
现在我尝试将终端输出/解决方案打印到一个文件中：
import pandas as pd
from pyomo.opt import SolverFactory
from model import *
import numpy
import matplotlib.pyplot as plt
opt = SolverFactory('cbc')
opt.options['solution'] = 'output.txt'
opt.options['ratioGap'] = 0.02
opt.options['second
浏览 3提问于2018-09-28得票数 1
有人知道我是否可以在用PyOMO建模的问题中使用解决程序CLP？我只找到了关于老版本的pyomo的信息，而这是不可能的。我想知道它们是否还不可能在一起使用。提前谢谢。
浏览 0提问于2018-03-28得票数 1
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一般来说，我对优化很陌生，特别是pyomo，所以我提前为任何新手的错误道歉。 我已经定义了一个简单的单元组合练习(1中的示例3.1 )，使用2作为起点。我得到了正确的结果，我的代码也运行了，但我有一些关于如何访问内容的问题。 import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
import shutil
import sys
import os.path
import pyomo.environ as pyo
import pyomo.gdp as gdp #necessary if you use b
浏览 41提问于2021-01-01得票数 0
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我试图在Pyomo中声明一个非线性目标约束，每次我尝试使用Bonmin Solver来解决它时，我都会得到以下错误：
文件""，第2行，结果=opt.solve(模型)
求解“求解器(%s)未正常退出”中的文件"C:\Anaconda\lib\site-packages\pyomo\opt\base\solvers.py"，行626 % self.name)
ApplicationError:求解器(asl)未正常退出
我的目标函数定义是：
`def obj_func(model):
global summer
summer = 0
glo
浏览 2提问于2018-11-23得票数 0
我是Pyomo的新手，正在尝试找到一种方法来优化我的电池算法，电池容量(Smax)和逆变器大小(Rmax)未定义。 我的目标是找到Smax和Rmax的组合，以最小化电池的总充电成本。 但是我得到了这个错误：“未初始化的NumericValue对象Ein没有值” 下面是我的代码： #### model = ConcreteModel()
# Define model parameters
model.T = Set(doc='hour of the period', initialize=df.hour.tolist(), order
浏览 95提问于2020-11-04得票数 0
1回答
我使用的是pyomo，在这个模型中有一个名为Lambda的pyomo变量，它以(0.0，None)和within=Non.NegativeReals为界。
问题是，在解决了模型之后，它得到了一个负值，这是不应该发生的。
你认为问题会是什么？
PS:我正在使用GLPK解决程序v4.61来解决模型。
下面是变量Lambda的声明以及结果：
m.Lambda = pyomo.Var(
within=pyomo.NonNegativeReals,
bounds=(0.0, None),
doc='Sub Problem Objective
浏览 2提问于2017-09-06得票数 0
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1回答
我想评估当约束表达式中包含的变量的值已知时，Pyomo中是否遵守约束。 用例:我们知道，根据变量的值，一个特定的约束有时会使问题变得不可行。将约束表达式转换为布尔类型就足以确定约束是否是罪魁祸首，而不是将问题发送到求解器来测试问题是否可行。 为了提供一个可行的示例，下面是代码： from pyomo.environ import ConcreteModel, Var, Constraint
model = ConcreteModel()
model.X = Var()
def constraint_rule(model):
return model.X <= 1
model.
浏览 9提问于2019-05-28得票数 1
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所有在Xpress中使用混合整数编程的文档都是用纯python来阐述问题的，但我找不到像Pyomo这样的包。 首先，如何设置Pyomo来运行MIP模型？尽管我的问题是可行的，但二进制变量最终变成了非二进制变量。 SEcond，我想在Pyomo中为xpress设置miptol和miprelstop这样的参数。使用纯Python，我会做p.setControl('miprelstop', 1e-9)。但我不清楚如何使用Pyomo来设置这些参数。
浏览 27提问于2020-12-05得票数 0
我将pyomo用于混合整数线性规划模型。我在pyomo中调用cplex来求解模型。我正在解决的问题很大，需要并行计算。
我应该在pyomo中并行还是在cplex中并行？
在pyomo中，我发现了这种语法，但似乎不起作用。
solver_manager = SolverManagerFactory('pyro')
如果在cplex中设置为并行，如何修改此语法？添加一些叫做并行计算的东西？
result = opt.solve(inst, tee=True, warmstart=True)
我不知道该怎么用proceed..Thanks来帮你！
最好的，雷
浏览 5提问于2017-09-22得票数 2
潮流库PyPSA使用Pyomo。我试图降低每一个线性最优潮流模拟的成本。
我读过Pyomo 。还没有什么能突出我的地方。也许，在解决线性优化问题时，不可能分割处理。
Ubuntu19.04，i5-4210U 1.70 GHz，8GB内存
浏览 1提问于2019-06-26得票数 0
我试图在Mac (10.11，Intel)上与Pyomo一起使用路径求解器()。我正在使用最新的Anaconda安装和Python3.5。
Pyomo可以利用AMPL库。在中，我试图运行以下示例：
`# file munson1.py
from pyomo.environ import *
from pyomo.mpec import *
model = ConcreteModel()
model.x1 = Var()
model.x2 = Var()
model.x3 = Var()
model.f1 = Complementarity(expr=
complements(model.x1
浏览 0提问于2016-04-23得票数 2
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我们正在尝试调试Pyomo模型。halt_on_ampl_error True的Ipopt告诉Error evaluating constraint 30。有没有一种简单的方法可以通过编号在Pyomo模型中以编程方式查找约束(使用Ipopt的编号)？
浏览 44提问于2020-04-01得票数 1
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2回答
我得到了一个包含很多变量和约束的pyomo混凝土模型。
不知何故，我的模型中的一个变量违反了一个约束，这使得我的模型不可行：
WARNING: Loading a SolverResults object with a warning status into model=xxxx;
message from solver=Model was proven to be infeasible.
有没有办法问解决者，原因是不可行的？
例如，假设我得到了一个名为x的变量，如果我定义了以下2个约束，模型将是ofc。不可行。
const1:
x >= 10
const2:
浏览 4提问于2018-06-26得票数 6
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2回答
如何在Pyomo中使用DICOPT求解器求解非线性模型？可以通过Neos为Pyomo使用DICOPT求解器吗？
浏览 109提问于2021-01-26得票数 0
2回答
如何为Pyomo ()方法设置超时？更具体地说，告诉pyomo，在x秒钟之后，返回当前找到的最优解？
浏览 25提问于2016-02-15得票数 8
回答已采纳
2回答
我正在使用Pyomo实现一个简单的优化问题。
import pyomo
import pyomo.opt
import pyomo.environ as pe
import numpy as np
a = np.array([1,1,1,15])
b = np.array([1,2,3,4])
c = 10
P_res = 5
model = pe.ConcreteModel(name = "base optimizer")
model.M = pe.RangeSet(1,2)
model.T = pe.RangeSet(1,P_res)
model.state = pe
浏览 33提问于2021-10-19得票数 0
2回答
我解决了一个叫做llbp的模型。结果对象的状态为最优。但是，对于其中一个变量，值将以None的形式出现，因此我无法访问目标值。
In: if (llbp_result.solver.status == SolverStatus.ok) and (llbp_result.solver.termination_condition == TerminationCondition.optimal):
print ("this is feasible and optimal")
Out: this is feasible and optimal
In: llbp.obj.
浏览 1提问于2020-12-01得票数 0
2回答
我正试图在Pyomo中构建一个MIP模型，并且在创建一个或约束时遇到了困难。OR约束r=或{ x1，.，xn}声明二进制结果变量r应该是1当且仅当任何操作数变量x1，.，xn等于1。
m = ConcreteModel()
m.r = Var(within=Binary)
m.x1 = Var(within=Binary)
m.x2 = Var(within=Binary)
m.or_constraint = Constraint(expr=m.r==min(sum(m.x1, m.x2), 1)
然后运行代码并得到应该初始化变量m.x1和m.x2的错误消息。我用1初始化它们，发现m.or_c
浏览 4提问于2020-10-21得票数 1
我希望在Pyomo中创建一个简单的指示器变量。假设我有一个变量x，如果x> 0，这个指示器函数将取值1，否则取值0。
下面是我尝试过的方法：
model = ConcreteModel()
model.A = Set(initialize=[1,2,3])
model.B = Set(initialize=['J', 'K'])
model.x = Var(model.A, model.B, domain = NonNegativeIntegers)
model.ix = Var(model.A, model.B, domain = Binary)
浏览 19提问于2018-08-24得票数 2
我正在尝试在Pyomo + Anaconda上安装BARON solver。但是，我很难将求解器可执行文件与Pyomo链接起来。
有什么建议吗？
浏览 11提问于2018-01-31得票数 0
我一直在尝试让ipopt在pyomo上工作。我已经使用Anaconda Navigator下载了pyomo (版本5.7.3)和ipopt，我正在使用Spyder编辑和运行我的.py代码。我一直在使用pyomo教程中的以下代码，以便了解ipopt是否已成功安装并正常工作。 import pyomo.environ as pyo
from pyomo.opt import SolverFactory
model = pyo.ConcreteModel()
model.nVars = pyo.Param(initialize=4)
model.N = pyo.RangeSet(model.nVa
浏览 272提问于2021-04-20得票数 0
我在Jupyter Notebook上使用pyomo。我已经将keepfiles = true保存在solve.I中，以便能够获得.sol文件的存储位置。如何获取当前实例创建的.sol文件的文件名？ 我使用了以下几种方法： from pyomo.opt import SolverFactory
SolverFactory("cbc").options['solu']="solution_file.sol" 但这在创建所需的解决方案文件时不起作用。
浏览 21提问于2019-12-19得票数 0
1回答
我希望使用Pyomo优化Fortran函数。目标函数和约束都是用Fortran编写的。基于给出的的答案，我们可以使用ExternalFunction表达式对象。但即使对于最简单的函数，我也无法得到结果。下面给出了一个可重复的示例，它由Fortran函数、python (Python2.7.12)脚本、为优化执行的命令和错误组成。
Fortran函数文件(funcs.f) -
SUBROUTINE OBJ1(ARG,OBJ)
DOUBLE PRECISION, INTENT(IN) :: ARG(2)
DOUBLE PRECISION, INTENT(OUT) :: OBJ
OB
浏览 2提问于2019-03-15得票数 1
我使用pyomo和CPLEX作为求解器。有没有什么函数可以像getValue和getBestObjValue那样在根结点(LP松弛)获得最佳整数解和变量解
浏览 11提问于2019-07-09得票数 2
您好，我有以下使用linprog的代码
for K = 1:3;
for M = 1:3;
PV_output(:,:,K) = real(PV_power_output(:,:,K));
PV =reshape(PV_output(:,:,1),8760,1);
WT_output(:,:,M) = WT_power_output(:,:,M);
WT = reshape(WT_output(:,:,1),8760,1);
PVenergy = sum(sum(PV_output(:,:,1)));
WTenergy
浏览 2提问于2012-06-20得票数 0
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1回答
我试图解决一个优化问题，它包含了一个高维(10+)单调函数的全局最大值(在所有方向上都是单调的)。这些限制使得他们用飞机来减少搜索空间。
我已经在pyomo中对整个程序进行了编码，并且使用了ipopt求解器。在大多数情况下，我相信它成功地收敛到了全球最优。但是如果我稍微利用约束条件，我会发现它有时会收敛到局部极小值。
这看起来像是一种勘探-开发的权衡。我已经研究了可以传递给ipopt的选项，列表太长了，我无法理解要使用哪些参数来帮助收敛到全局极小值。
编辑：
解决方案的两个提示：
我的变量过去是用非常无限的界限定义的，例如bounds=(0,None)在无限半行上移动。我已经对它们施加了两
浏览 1提问于2019-03-04得票数 1
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我正在用Pyomo和GLPK解决ILP。在命令行上运行，pyomo以秒为单位输出每一步所需的时间。现在，当我查看输出的results.json文件时，我得到了如下所示的部分：
"Solver": [
{
"Error rc": 0,
"Statistics": {
"Branch and bound": {
"Number of bounded subproblems": "13",
浏览 4提问于2017-07-11得票数 1
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嗨，我正在尝试用ortools或gurobi来解决操作问题。我想知道我是否提供了一些明确的约束，比如变量应该落在a，b中，这会加快运行速度还是会使问题变得比以前更复杂？
浏览 107提问于2020-07-28得票数 0
我有一个使用pyomo和gurobi的代码，但是当我尝试运行它时，它并没有给出最优的解决方案，只是说它们是存在的。我能做什么?
我有这个：
TransformationFactory('gdp.bigm').apply_to(model)
opt = SolverFactory("gurobi", solver_io="python")
opt.options['NonConvex'] = 2
opt.solve(model).write()
它给了我这个：
# =================================
浏览 10提问于2022-09-26得票数 0
所以以一个微不足道的问题为例，test.lp Maximize
obj: b1 + b2
Subject To
c1: + 2 b1 + 2 b2 <= 3
Binary
b1 b2
End 有一个显而易见的答案，即b1或b2中的一个应该为1，另一个为0。 我可以像这样运行SoPlex： soplex --lpfile test.lp -X -x 以下哪项输出： SoPlex status : problem is solved [optimal]
Solving time (sec) : 0.00
Iterations : 1
Objectiv
浏览 22提问于2020-05-04得票数 1
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1回答
我正在尝试使用Pyomo解决一个优化问题。为此，我需要声明一个二维向量和一个三维向量。这两个向量只能存储0,1。
Sri和Xrij
R=3 V=8 1<=i，j<=V 1<=r<=R
我尝试在pyomo中使用range
model.IDXV = range(v+1)
model.IDXR = range(r+1)
model.x=Var(model.IDXR,model.IDXV,model.IDXV,within=Binary,initialize=0)
model.s=Var(model.IDXR,model.IDXV,within=Binary,initiali
浏览 83提问于2018-08-12得票数 0
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