我目前正在尝试解决此问题。我需要最大化这家公司的利润。
这就是我目前的代码:
from pyomo.environ import *
from pyomo.opt import *
opt = solvers.SolverFactory("ipopt")
model = ConcreteModel()
model.x1 = Var(within=NonNegativeIntegers)
model.x2 = Var(within=NonNegativeIntegers)
model.y1 = Var(within=NonNegativeIntegers)
model.y2 = Var(within=NonNegativeIntegers)
model.b1 = Var(within=Boolean)
model.b2 = Var(within=Boolean)
model.c1 = Constraint(expr = model.x1 + model.x2 + model.y1 + model.y2 <= 7000)
model.c2 = Constraint(expr = 2*model.x1 + 2*model.x2 + model.y1 + model.y2 <= 10000)
model.c3 = Constraint(expr = model.x1 <= 2000)
model.c4 = Constraint(expr = model.x2 <= 1000)
model.c5 = Constraint(expr = model.y1 <= 2000)
model.c6 = Constraint(expr = model.y2 <= 3000)
model.z = Objective(expr= (150*model.x1 + 180*model.x2*model.b1 + 100*model.y1 + 110*model.y2*model.b2), sense=maximize)
results = opt.solve(model)
这是我试图为我的约束编写的代码,然后只使用第一个斜率,只要它不超过2000个产品:
def ObjRule(model):
if model.x1 >= 2000:
return model.b1==1
if model.x2 >= 2000:
return model.b2 == 1`
如果有人有提示,我该如何继续下去会很棒。
提前谢谢你, 帕特里克
答案 0 :(得分:3)
在Pyomo中,规则不是发送给求解器的回调。为每个索引调用一次以获取一组静态表达式。这组表达式是发送给求解器的。您在规则中使用的任何if逻辑都不应该涉及变量的值(除非它基于变量的初始值,在这种情况下,您可以将变量包装在value()中,无论您在主表达式之外使用它返回)。
如果要对分段函数建模,则需要应用某种建模技巧。在某些情况下,这涉及引入离散变量(参见examples用于分段组件),在其他情况下它不会(例如,当最大化分段函数时,可以表示为有限数量的仿射函数的min)