Constraint(model.A, rule = P_rule)
时间: 2024-05-21 11:17:22 浏览: 13
这是一个 Pyomo 中的约束条件,用于定义数学模型中的约束条件。其中,model 是指 Pyomo 的模型对象,A 是约束条件所涉及的变量和参数,而 P_rule 是一个被定义的函数,用于描述约束条件的数学表达式。在 Pyomo 中,约束条件可以是线性的、非线性的、离散的、连续的等等。通过定义约束条件,可以更加准确地描述数学模型的限制条件,从而在求解优化问题时得到更加准确的结果。
相关问题
from pyomo.environ import * import numpy as np import pandas as pd # 参数 filename1 = 'D:\shumo\国赛\算法\python代码实现\训练2\output3.xlsx' sheet_name1 = 'Sheet1' data1 = pd.read_excel(filename1, sheet_name=sheet_name1, header=None) num_rows1, num_cols1 = data1.shape filename2 = 'D:\shumo\国赛\算法\python代码实现\训练2\output5.xlsx' sheet_name2 = 'Sheet1' data2 = pd.read_excel(filename2, sheet_name=sheet_name2, header=None) print(data2.values[1, 0]) model = ConcreteModel() model.I = RangeSet(0, num_rows1 - 1) print(model.I[1]) model.J = RangeSet(0, num_cols1 - 1) model.x = Var(model.I, model.J, within=Integers, bounds=(0, 1)) model.c = Param(model.I, model.J, initialize=data1.values) model.ND = Param(model.J, initialize=data2.values) def obj_rule(model): return summation(model.c, model.x) # 定义目标函数 (5.1) def constrs_rule1(model, i): return sum([model.x[i, j] for j in model.J]) == 3 # 定义约束 (5.3) def constrs_rule2(model, j): return sum([model.x[i, j] for i in model.I]) == model.ND[j, 0] # 定义约束 式(5.2) model.obj = Objective(rule=obj_rule, sense=minimize) model.constrs1 = Constraint(model.I, rule=constrs_rule1) model.constrs2 = Constraint(model.J, rule=constrs_rule2) opt = SolverFactory('gurobi') # 指定求解器 solution = opt.solve(model) # 调用求解器求解 solution.write() # 输出结果 x_opt = np.array([value(model.x[i, j]) for i in model.I for j in model.J]).reshape((len(model.I), len(model.J))) # 提取最优解 obj_values = value(model.obj) # 提取最优目标函数值 print("optimum point: \n {} ".format(x_opt)) print("optimal objective: {}".format(obj_values))
这段代码看起来是使用 pyomo 库来建立一个优化模型,并使用 Gurobi 求解器求解该模型。在代码中,你导入了一些必要的库,并通过读取 Excel 文件来初始化模型的参数。
然后,你定义了一个具体模型 `model`,其中包括了索引集合 `model.I` 和 `model.J`,以及变量 `model.x` 和参数 `model.c`、`model.ND`。接着,你定义了目标函数 `obj_rule` 和约束条件 `constrs_rule1`、`constrs_rule2`。
在设置完模型后,你使用 Gurobi 求解器进行求解,并将结果保存在 `solution` 对象中。然后,你提取最优解,并打印出最优解和最优目标函数值。
请确保你已经安装了 pyomo 和 Gurobi,并且正确配置了 Gurobi 求解器。如果你遇到了任何问题或错误,请提供详细的错误信息,以便我能够更好地帮助你。
def _con_hubCap(model, k): # hub capacity constraint return sum(model.X[i, k] for i in setNodes) <= hubCap.loc[k] model.con_hubCap = pe.Constraint(setNodes, rule = _con_hubCap)
这是一个Python函数,用于定义一个优化模型的约束条件。具体来说,这个约束条件是一个“中心容量约束”,限制了每个中心节点k所连接的客户节点i的数量之和不得超过预设的最大容量hubCap.loc[k]。
这个函数的输入参数包括model和k,其中model是一个Pyomo模型对象,k是一个代表中心节点的索引。函数中使用了setNodes来表示所有的客户节点集合。函数返回一个Pyomo约束对象,可以与其他约束和目标函数一起添加到模型中。
需要注意的是,这个约束条件的具体实现可能依赖于数据集的具体形式和模型的设计,因此需要根据具体情况进行调整和修改。
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