GAMS和Python:如何在循环中运行GamsJob时重写gdx输出文件

时间:2018-11-16 07:44:22

标签: python gams-math

在我的任务中,我需要在Python中运行具有不同参数值的相同GAMS模型。为此,我创建了GAMS工作区,模型,作业和GDX数据库:

model = '''Variables 
        objective, {vars};
    Parameters
        {up_bounds}; {low_bounds};
    $gdxin db
    $load {load_values}
    $gdxin
    Equations  
        obj, {eqs_list};
        obj ..    objective =e= {obj_equation};
        {nodes_eq};
        {up_bounds_eq};
    Model myLP /all/;
    Solve myLP using lp minimizing objective;'''.format(load_values=' '.join(load_values), kwargs**)
ws = GamsWorkspace(working_directory='some_path')

db = ws.add_database('db')
load_values_p = [self.db.add_parameter(value, 0).add_record() for value in load_values]

job = ws.add_job_from_string(model)

for i in range(any_count):
    update_parameters_values()
    job.run(databases=self.db)
    result.append([job.out_db[key][()].level for key in res_values_names])

其中:
load_values-变量名称列表,将从“ db.gdx”加载。它们还在Parameter的{​​{1}}部分中初始化;
model-更改update_parameters_values()值的函数(它还会在load_values_p对象和db.gdx文件中自动更改);
db-结果变量名称列表。

问题是res_values_names在每次迭代时都会生成新的out_db GDX文件,但是我想重写现有文件并只读取更新的结果值。怎么做?谢谢)

1 个答案:

答案 0 :(得分:0)

我在GAMS文档中找到了解决方案-GamsModifier可以解决我的问题。将其应用于上面的任务和代码:

model = '''Variables 
        objective, {vars};
    Scalars
        {up_bounds}; {low_bounds};
    Equations  
        obj, {eqs_list};
        obj ..    objective =e= {obj_equation};
        {nodes_eq};
        {up_bounds_eq};
    Model myLP /all/;'''.format(kwargs**)
ws = GamsWorkspace(working_directory='some_path')

cp = ws.add_checkpoint()
master_init_job = ws.add_job_from_string(model)
master_init_job.run(checkpoint=cp)
mi = cp.add_modelinstance()

load_values = [mi.sync_db.add_parameter(load_value, 0)
               for load_value in load_values]

modifiers = [GamsModifier(load_value) for load_value in load_values]
mi.instantiate('myLP using lp minimizing objective', modifiers=modifiers)

for load_value in self.load_values:
    load_value.add_record()

for i in range(any_count):
    update_parameters_values()
    mi.solve()
    result.append([mi.sync_db.get_variable(key)[()].level 
                   for key in res_values_names])

开始时,所有变量的值都与问题中列出的相似。 此实现避免了创建其他文件,并且工作更快。