我正在编写一个benders decomp。 python中的python算法。我的问题就像你在下面的步骤1中看到的那样,我需要找到一种方法来更新添加的约束,而不是删除并向子问题constraintList添加新约束。
有没有优雅的方式?
像
这样的东西s.Cut_Defn [1] .update(s.x == m.x.value)
或
s.Cut_Defn [1] .pop
s.Cut_Defn.add(s.x == m.x.value)
???
Icedkk
Ps:在步骤0,我向子问题约束列表添加约束。在第1步,我想实际更新步骤0中添加的约束,但我不能这样做,所以我删除了第一个添加的约束,我添加了下一个,这是一个有点不好的编码方式。
import sys
from pyomo.opt.base import SolverFactory
from pyomo.core import *
import pyomo.environ
import numpy as np
import timeit
# Importing Models
from master import m
from sub import s
# Misc. init.
start = timeit.default_timer()
GAP = float('Inf')
maxit = 5
###################################
# STEP 0: Init.
opt = SolverFactory('glpk')
results_M = opt.solve(m) # solve master
s.Cut_Defn.add(s.x == m.x.value) # s.x = m.x.value
results_S = opt.solve(s) # solve sub
print('i','\t','Mx','\t','Sx','\t','Ma','\t','Sy',\
'\t','Lmda','\t','Zup','\t','Zdo','\t','Gap',\
'\t','Objective')
#######################################################################
# Benders Loop
for i in sequence(maxit):
###################################
# STEP 1: Subproblem Solution
if i == 1:
pass
else:
del s.Cut_Defn[i-1]
s.Cut_Defn.add(s.x == m.x.value)
results_S = opt.solve(s)
###################################
# Adding the Master Cut
Lambda = s.dual[s.Cut_Defn[i]] # get Lambda from Solver
m.Cut_Defn.add(s.Obj() + float(Lambda)*(m.x-s.x.value) <= m.a) # add Cut to Master
###################################
# STEP 2: Convergence Checking
Zup = s.Obj() - s.x.value/4
Zdo = m.Obj()
newGAP = Zup - Zdo
if newGAP > 0.00001:
GAP = min(GAP, newGAP)
else:
print(i,'\t',round(m.x.value,1),'\t',round(s.x.value,1),'\t',round(m.a.value,1),'\t',round(s.y.value,1),\
'\t',round(Lambda,2),'\t',round(Zup,1),'\t',round(Zdo,1),'\t',round(newGAP,2),\
'\t',round(m.Obj(),5))
break
###################################
# STEP 3: Re-Solve Masterproblem
print(i,'\t',round(m.x.value,1),'\t',round(s.x.value,1),'\t',round(m.a.value,1),'\t',round(s.y.value,1),\
'\t',round(Lambda,2),'\t',round(Zup,1),'\t',round(Zdo,1),'\t',round(GAP,2),\
'\t',round(m.Obj(),5))
#solve_all_instances(solver_manager, 'cplex', [Instance_M])
results_M = opt.solve(m)
stop = timeit.default_timer()
print("Benders converged in", round(stop-start,2),"s.")
答案 0 :(得分:0)
您可以构建可以在以后使用Expression对象或可变Param更新的约束。可变Param允许您更新系数或rhs,而Expression允许您更新约束的子表达式。例如:
model = ConcreteModel()
model.p = Param(mutable=True)
model.e = Expression()
model.x = Var()
model.c = Constraint(expr=model.e == model.p)
# set the constraint rhs to 1
model.p.value = 1
# set the constraint lhs to x**2
model.e.expr = model.x**2
请注意,您不应使用表达式来存储关系表达式(例如==
,>=
,<=
)。