Question

我在一个简单的MINLP模型中有以下约束：

model.cm2=Constraint(expr = model.xB2 == log(1.0+model.xA2))

当我调用bonmin（来自AMPL的windows64二进制发行版）时，这是有效的

当切换到couenne求解器时，我需要转换为log10 base

model.cm2=Constraint(expr = model.xB2 == 2.3*log10(1.0+model.xA2))

否则我收到错误：

ApplicationError: Solver (asl) did not exit normally.

model.pprint() gives in the first case:
    cm2 : Size=1, Index=None, Active=True
        Key  : Lower : Body                   : Upper : Active
        None :   0.0 : xB2 - log( 1.0 + xA2 ) :   0.0 :   True

我使用anaconda python安装并使用spyder。

有人知道这种行为的原因吗？

我已经阅读了jsiirola的评论，但我认为问题不在于评估负数的日志。这是一个完整的测试问题，行为方式相同。如果我用bonmin解决，我可以使用log（）如果我使用cuonne我必须使用ln（10）* log10（）。

from pyomo.environ import *

solverpathb="..\\solversAMPL\\bonmin\\bonmin"
solverpathc="..\\solversAMPL\\couenne\\couenne"

model=ConcreteModel()

model.x =  Var(within=NonNegativeReals,bounds=(1,2),doc='Nonnegative')
model.y =  Var(within=NonNegativeReals,doc='Nonnegative')
model.obj = Objective(expr= model.x+model.y, sense=maximize)

model.c1=Constraint(expr = model.y == log(1.0+model.x))
#model.c2=Constraint(expr = model.y == 2.3*log10(1.0+model.x))

#Works with version c1 and c2 of the constraint
#solver = pyomo.opt.SolverFactory("bonmin", executable=solverpathb)

#only constraint c2 works with this solver
solver = pyomo.opt.SolverFactory("couenne", executable=solverpathc)

results = solver.solve(model, tee = True)
model.display()

应包含错误的日志文件仅包含模型。这是错误的最后一部分。 ... 文件“C：/../ testproblem.py”，第24行，in results = solver.solve（model，tee = True）

文件“C：\ Users .. \ Python \ Python36 \ site-packages \ pyomo \ opt \ base \ solvers.py”，第623行，解决 “解算器（％s）未正常退出”％self.name）

ApplicationError：Solver（asl）没有正常退出。

注意：我可以使用以下代码作为对象函数，也可以使用couenne

model.obj = Objective(expr= model.x+log(1.0+model.x), sense=maximize)

Answer 1

首先，在调试此类问题时，整个模型最有用。第二，当Couenne异常退出时会抛出什么错误？

至于答案：

Pyomo对BONMIN和Couenne使用相同的接口（它们都是通过ASL），所以你永远不必因为切换求解器而改变你的表达式。当然，log和log10的功能不同，所以你没有解决同样的问题。

我怀疑问题是model.xA2小于或等于-1（即解算器要求ASL评估log(0)。验证这一点的方法是查看求解器日志。此外，您需要确保Pyomo向解算器发送“符号”标签，以便错误引用实际的变量/约束名称，而不仅仅是“x1，x2，x3，...”和“c1， c2，c3，...“在错误信息中。

Couenne是一个全局求解器，而BONMIN是一个局部求解器。由于这是一个非凸的问题，Couenne可能正在探索BONMIN从未去过的解决方案空间的一部分。

Answer 2

使用COIN-OR的二进制分发解决了这个问题，这不是一个pyomo问题。从ampl.com下载的couenne的二进制分布，由于一些奇怪的原因，不接受log-function，只有log10。

使用具有couenne求解器的spyder中的log函数

2 个答案: