Pyomo 或 Gurobi 中具有不同索引长度的多维变量

Question

我想用Python解决一个优化问题。我试图定义一个变量 x_{g,h} ，其中索引 g 属于集合 G ，索引 h 属于集合 H(g) ，即索引 h 的集合对于不同的索引 g 是不同的。有没有办法在 Pyomo 或 Gurobi-Python 中使用这些索引定义变量 x ？

在 Pyomo 中，我尝试在循环中定义它，例如

for g in p.keys():
    for h in range(0,p.rop[g].npairs,1):
        model.x_gen_h = Var(g,h,within=NonNegativeReals)

我收到此错误：

TypeError: 'int' object is not iterable.

我感谢任何帮助或评论！

Answer 1

技巧在于定义用于索引变量的索引集。 Pyomo 不支持循环单个索引并将它们一次添加到 Var 索引中。您应该使用一些巧妙的 Python 代码来构建整个索引集。例如，您可以使用类似的方法来过滤掉您想要的索引：

m = ConcreteModel()

m.g = Set(initialize=[1,2,3])

h = {1:['a','b'], 2:['b','c'], 3:['c','d']}
m.h_all = Set(initialize=set(sum(h.values(),[]))) # Extract unique h values

# Initialize set to be entire cross product of g and h and then filter desired values
m.hg = Set(initialize=m.g*m.h_all, filter=lambda m,g,hi:hi in h[g])
m.x = Var(m.hg, within=NonNegativeReals)

更好的选择是：

h = {1:['a','b'], 2:['b','c'], 3:['c','d']}
m.hg = Set(initialize=list((i,j) for i in h.keys() for j in h[i])

Answer 2

我会看一下 Pyomo 文档中引用的一些示例模型：https://pyomo.readthedocs.io/en/latest/tutorial_examples.html.

您不需要使用

for

循环来构造变量。

Answer 3

定义索引变量的自然方法是通过 pyomo

RangeSet

而不是

Set

。 每个

RangeSet

定义不同维度的索引值。

可以使用多个范围集作为参数来初始化变量，从而产生使用范围集的笛卡尔积中的元素进行索引的变量。

相同的范围集可能会在一组变量的声明中作为参数出现多次，这在here

有很好的解释