MODEL.setObjective(gurobipy.quicksum((x[i,j,c] * self.C1 * (max(0,t[j,c] - self.DueDate[j])) File src\gurobipy\linexpr.pxi:444 in gurobipy.LinExpr.__richcmp__ NotImplementedError

时间: 2023-06-20 15:06:12 浏览: 150
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i.MX8X MEK 板级开发包 5.4.24 的 Bootloader 定制

这 error message 是因为 gurobipy.LinExpr 这个 class 中的 __richcmp__ 方法没有被实现。你需要检查一下你的代码逻辑，看看是否有地方没有正确的使用了 gurobipy.LinExpr。同时，你也可以尝试更新你的 gurobipy 库，看看是否可以解决问题。如果还有问题，建议到 Gurobi 官网的论坛上寻求帮助。
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MODEL.setObjective(gurobipy.quicksum((x[i,j,c] * self.C1 * gurobipy.quicksum(gurobipy.max_(0,t[j,c] - self.DueDate[j])) File src\gurobipy\gurobi.pxi:3631 in gurobipy.quicksum TypeError: 'GenExprMax' object is not iterable

这错误提示是因为在你的...你需要将 gurobipy.max_() 函数替换为一个可以迭代的函数，例如 gurobipy.max_(0,t[j,c] - self.DueDate[j]) 可以替换为 max(0, t[j,c] - self.DueDate[j])。这样就可以避免这个错误。

MODEL.setObjective(gurobipy.quicksum((x[i,j,c] * self.C1 * (gurobipy.max(0,t[j,c] - self.DueDate[j])) AttributeError: module 'gurobipy' has no attribute 'max'

这 error 的原因可能是因为 gurobipy 模块中没有名为 max 的函数。可能是您想要使用 Python 内置的 max 函数，而不是 gurobipy 模块中的函数。您可以尝试将 "gurobipy.max" 更改为 "max"，以调用 Python 内置的 max ...

MODEL.setObjective(gurobipy.quicksum((x[i,j,c] * self.C1 * (max(0,t[j,c] - self.DueDate[j])) + self.E * self.distance_matrix[i][j] * x[i,j,c] * (self.Pv + self.Pm * (self.Mtare/1000 + q[i,c]/1000))) for i in self.I for j in self.J for c in self.C), gurobipy.GRB.MINIMIZE)

1. 车辆运输成本部分：C1 * (max(0,t[j,c] - self.DueDate[j]))，其中 C1 是单位时间成本，t[j,c] 是车辆 c 到达位置 j 的时间，DueDate[j] 是位置 j 的截止时间。如果车辆在截止时间前到达，则成本为 0。 2. 车辆...
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解释一下这段代码import pdb import tensorflow as tf from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np import os from tensorflow.keras import Model from tensorflow.keras.layers import Conv2D,BatchNormalization,Activation,MaxPool2D,Dense,Dropout,Flatten,GlobalAveragePooling2D np.set_printoptions(threshold=np.inf) class ResnetBlock(Model): def __init__(self, filters, strides=1,residual_path=False): super(ResnetBlock, self).__init__() self.filters = filters self.strides = strides self.residual_path = residual_path self.c1 = Conv2D(filters, (3, 3), strides=strides, padding='same', use_bias=False) self.b1 = BatchNormalization() self.a1 = Activation('relu') self.c2 = Conv2D(filters, (3, 3), strides=1, padding='same', use_bias=False) self.b2 = BatchNormalization() if residual_path: self.down_c1 = Conv2D(filters, (1, 1),strides=strides, padding='same', use_bias=False) self.down_b1 = BatchNormalization() self.a2 = Activation('relu') def call(self, inputs): residual = inputs x = self.c1(inputs) x = self.b1(x) x = self.a1(x) x = self.c2(x) y = self.b2(x) if self.residual_path: residual = self.down_c1(inputs) residual = self.down_b1(residual) out = self.a2(y + residual) return out class ResNet18(Model): def __init__(self, block_list, initial_filters=64): super(ResNet18, self).__init__() self.num_blocks = len(block_list) self.block_list = block_list self.out_filters = initial_filters self.c1 = Conv2D(self.out_filters, (3, 3), strides=1, padding='same', use_bias=False, kernel_initializer='he_normal') self.b1 = BatchNormalization() self.a1 = Activation('relu') self.blocks = tf.keras.models.Sequential() for block_id in range(len(block_list)): for layer_id in range(block_list[block_id]): if block_id != 0 and layer_id == 0: block = ResnetBlock(self.out_filters, strides=2, residual_path=True) else: block = ResnetBlock(self.out_filters, residual_path=False) self.blocks.add(block) self.out_filters *= 2 self.p1 = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D() self.f1 = tf.keras.layers.Dense(41, activation='tanh') def call(self, inputs): x = self.c1(inputs) x = self.b1(x) x = self.a1(x) x = self.blocks(x) x = self.p1(x) y = self.f1(x) return y

这段代码实现了一个ResNet18的模型。ResNet是深度学习中非常著名的神经网络模型之一，它的主要贡献在于解决了深度神经网络中的梯度消失问题，使得神经网络可以更深更复杂。ResNet18是ResNet的一个较小规模的版本，...

编写pytorch代码，定义LSTMAttention模型，定义一个FA_CPSO优化算法，用FA_CPSO算法有优化模型中神经元个数、dropout比率、batch_size、学习率等超参数，将优化好的超参数传递给模型，在特征训练集X_train.csv和标签训练集y_train.csv上训练模型，将最优的参数设置给模型，在特征测试集X_test.csv和标签测试集y_test.csv上测试模型，进一步优化模型，将优化后的参数设置给模型，并输出测试损失，绘制测试集的预测值和实际值，计算测试集的均方根误差，在预测集上进行预测，设定标签数据最大值的85%为警戒线，绘制预测集的实际值到达的时间和预测值到达的时间

self.X[i] = self.S[i] + self.c1 * (self.pbest[i] - self.X[i]) + self.c2 * (self.pbest[np.random.choice(self.neighbor[i])] - self.X[i]) # 边界处理 self.X[i] = np.clip(self.X[i], self.lb, self.ub) #...

编写pytorch代码，定义LSTMAttention模型，定义个FA_CPSO优化算法，利用萤火虫随机扰动的参数和混沌映射系数调整粒子群参数，调用优化算法去优化模型参数，读取特征训练集X_train和标签训练集y_train，计算在训练集上的损失，优化模型参数，将最优的参数设置给模型，然后在读取特征测试集X_test和标签测试集y_test，再测试集上测试模型，并输出测试损失，绘制测试集的预测值和实际值，计算测试集的均方根误差

output, (h_n, c_n) = self.lstm(x) attention_weights = F.softmax(self.attention(output), dim=0) context_vector = torch.sum(output * attention_weights, dim=0) out = self.fc(context_vector) return ...
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CoreOS部署神器：configdrive_creator脚本详解

资源摘要信息:"配置驱动器（cloud-config）生成器是一个用于在部署CoreOS系统时，通过编写用户自定义项的脚本工具。这个脚本的核心功能是生成包含cloud-config文件的configdrive.iso映像文件，使得用户可以在此过程中自定义CoreOS的配置。脚本提供了一个简单的用法，允许用户通过复制、编辑和执行脚本的方式生成配置驱动器。此外，该项目还接受社区贡献，包括创建新的功能分支、提交更改以及将更改推送到远程仓库的详细说明。" 知识点： 1. CoreOS部署：CoreOS是一个轻量级、容器优化的操作系统，专门为了大规模服务器部署和集群管理而设计。它提供了一套基于Docker的解决方案来管理应用程序的容器化。 2. cloud-config：cloud-config是一种YAML格式的数据描述文件，它允许用户指定云环境中的系统配置。在CoreOS的部署过程中，cloud-config文件可以用于定制系统的启动过程，包括用户管理、系统服务管理、网络配置、文件系统挂载等。 3. 配置驱动器（ConfigDrive）：这是云基础设施中使用的一种元数据服务，它允许虚拟机实例在启动时通过一个预先配置的ISO文件读取自定义的数据。对于CoreOS来说，这意味着可以在启动时应用cloud-config文件，实现自动化配置。 4. Bash脚本：configdrive_creator.sh是一个Bash脚本，它通过命令行界面接收输入，执行系统级任务。在本例中，脚本的目的是创建一个包含cloud-config的configdrive.iso文件，方便用户在CoreOS部署时使用。 5. 配置编辑：脚本中提到了用户需要编辑user_data文件以满足自己的部署需求。user_data.example文件提供了一个cloud-config的模板，用户可以根据实际需要对其中的内容进行修改。 6. 权限设置：在执行Bash脚本之前，需要赋予其执行权限。命令chmod +x configdrive_creator.sh即是赋予该脚本执行权限的操作。 7. 文件系统操作：生成的configdrive.iso文件将作为虚拟机的配置驱动器挂载使用。用户需要将生成的iso文件挂载到一个虚拟驱动器上，以便在CoreOS启动时读取其中的cloud-config内容。 8. 版本控制系统：脚本的贡献部分提到了Git的使用，Git是一个开源的分布式版本控制系统，用于跟踪源代码变更，并且能够高效地管理项目的历史记录。贡献者在提交更改之前，需要创建功能分支，并在完成后将更改推送到远程仓库。 9. 社区贡献：鼓励用户对项目做出贡献，不仅可以通过提问题、报告bug来帮助改进项目，还可以通过创建功能分支并提交代码贡献自己的新功能。这是一个开源项目典型的协作方式，旨在通过社区共同开发和维护。 在使用configdrive_creator脚本进行CoreOS配置时，用户应当具备一定的Linux操作知识、对cloud-config文件格式有所了解，并且熟悉Bash脚本的编写和执行。此外，需要了解如何使用Git进行版本控制和代码贡献，以便能够参与到项目的进一步开发中。
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