Question

我编辑我的代码，包括所涉及的所有参数和变量：

（D是从Python导入的numpy矩阵）

   ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

但我得到了下一个错误：

> functionBody(functionName)

任何帮助？

Answer 1

最简单的方法是使用Python sum()函数而不是Pyomo summation()函数：

def f_x1_definition(model,i):
    return model.f_x1[i] == sum(model.x1[j]*model.D[i,j] for j in range(value(model.n)))

另请注意，我颠倒了Pyomo Var（m.x1）和矩阵（m.D）的顺序。根据您的其他问题（Importing a matrix from Python to Pyomo），我假设矩阵是NumPy矩阵。将NumPy值与Pyomo组件（Var或Param）相乘时，请始终将Pyomo对象放在第一位。这是由于NumPy运算符重载与当前Pyomo版本中Pyomo运算符重载之间的冲突（至少达到5.1）。

编辑1 ：关于颠倒操作数顺序的注意事项：在原始问题中，不清楚m.D是否被定义为Pyomo Param。表达式中没有关于Pyomo对象的顺序。当NumPy对象与Pyomo组件相乘时，上面提到的运算符重载问题仅。此外，此时（通过Pyomo 5.1），Pyomo不支持矩阵代数 - 即矩阵矩阵或矩阵向量乘积等运算。由于每个表达式都是标量表达式，因此交换操作（+，*）中的术语顺序不会改变表达式的含义。

编辑2 ：您的错误与您最初发布的sum / summation无关。问题在于如何初始化Param。此时（通过Pyomo 5.1），您无法直接从numpy.ndarray初始化Param。您需要先将NumPy对象转换为Python字典，例如：

m.D = Param(m.N, m.N, initialize=dict(((i,j),D[i,j]) for i in m.N for j in m.N))

通过向量对矩阵乘积的Pyomo求和

1 个答案: