Question

我最近开始使用pyomo进行研究，我正在研究它的用法“ Pyomo-Optimization modeling in Python ”。由于我的研究与热交换器网络有关，我目前正在尝试构建和解决一个非常简单的问题，然后再扩展到更复杂和更有意义的问题。这是我输入pyomo的模型。

from coopr.pyomo import*
model=AbstractModel()

Tcin1=300 
Thin1=500 
mc= 135
mh=128
Cpc=3.1
Cph=2.2 

model.Thout1=Var(initialize=480, within=PositiveReals)
model.Tcout1=Var(initialize=310, within=PositiveReals)
model.Q=Var(initialize=2000, within=PositiveReals)

import math



def HeatEx(model):
    return ((Thin1-model.Tcout1)-(model.Thout1-Tcin1))/(math.log(Thin1-model.Tcout1)-math.log(model.Thout1-Tcin1))

model.obj=Objective(rule=HeatEx, sense=minimize)


model.con1 = Constraint(expr=(mc*Cpc*(Thin1-model.Thout1) == 
        mh*Cph*(model.Tcout1 - Tcin1)))
model.con2=Constraint(expr=(model.Q==mc*Cpc*(Thin1-model.Thout1)))            
model.con3=Constraint(expr=(model.Tcout1==310))

我一直使用ipopt求解器作为pyomo --solver=ipopt --summary NoFouling.py在终端上运行它。

我的问题是我的目标价值不正确。它的目标是-60.5025857388（变量Thout1 = 493.271206691）这是不正确的。为了实现问题所在，我用目标函数493.271206691替换了model.Thout1，重新运行模型并获得了正确的目标值191.630949982。这很奇怪，因为即使目标函数值错误，所有来自pyomo的变量值都是正确的。简而言之，如果我采用那些似乎给出错误结果的值并手动计算这些函数，我会得到正确的结果。

造成这种差异的原因是什么？我该如何解决这个问题？

对于记录，我在运行CentOS 6.5的计算机上通过Enthought Canopy运行Python2.7。我还要承认我对python和使用linux系统都有点新意。我已经通过互联网搜索了pyomo的答案，但这个似乎太具体了，我发现没有什么真正有用的。

非常感谢

Answer 1

在Python 2.7中，默认的'/'行为是整数除法。

我假设您希望在目标函数中使用浮点除法，如果是，则在脚本开头添加以下行

from __future__ import division

使用pyomo解决的简单示例中目标函数的值不正确

1 个答案: