具有边界的Pyomo变量=（0.0，无）获得减值

Question

我使用的是pyomo-Concreate模型，在这个模型中有一个名为Lambda的pyomo变量，它与（0.0，None）和= Non.NegativeReals结合。

问题是在解决模型后它会以某种方式获得一个负值，这不应该发生。

您认为问题是什么？

PS：我正在使用GLPK Solver v4.61来解决模型。

以下是变量Lambda的声明，以及结果：

    m.Lambda = pyomo.Var(
        within=pyomo.NonNegativeReals,
        bounds=(0.0, None),
        doc='Sub Problem Objective')

Check the last iteration, even though the results are right, lambda should not have a value of minus something???

Answer 1

除了Bethany的评论，并且在更一般的意义上，由于使用有限精度算法来解决模型，所有求解器都需要使用内置公差。虽然您在上一次迭代中链接到的输出为负值，但它的负值足够小，根据求解程序使用的容差可能认为是可行的。您可以使用解算器的选项来加强此容差，但最终，当您对脚本编写的算法执行其他检查时，您将需要在自己的代码中使用容差（例如assert var.value <= var.ub + feas_abstol，其中{ {1}}设置为代码中某处的feas_abstol之类的小数字。