Question

当约束表达式中包含的变量的值已知时，我想评估Pyomo中是否遵守约束。

用例：我们知道一个特定的约束有时会使该问题不可行，具体取决于变量的值。将约束表达式转换为布尔类型就足以确定约束是否为罪魁祸首，而不是将问题发送给求解器以测试问题是否可行。

为了提供一个可行的示例，下面是代码：

from pyomo.environ import ConcreteModel, Var, Constraint
model = ConcreteModel()
model.X = Var()

def constraint_rule(model):
    return model.X <= 1
model.a_constraint = Constraint(rule=constraint_rule)

现在，让我们尝试使用表达式进行求值：

# Let's define the expression in this way:
expression = constraint_rule(model)

# Let's show that the expression is what we expected:
print(str(expression))

上一条语句应显示X <= 1.0。

现在，最棘手的部分是如何计算表达式。

if expression == True:
    print("feasible")
else:
    print("infeasible")

创建TypeError异常（TypeError: Cannot create an EqualityExpression where one of the sub-expressions is a relational expression: X <= 1.0）。

最后一个示例不起作用，因为constraint_rule不返回布尔值而是Pyomo表达式。

最后，我知道类似

def evaluate_constraint_a_expression(model):
    return value(model.X) <= 1

可以工作，但是我不能假设我将永远知道约束表达式的内容，因此我需要一种可靠的评估方式。

是否有实现此目标的聪明方法？例如，将表达式评估为布尔值并同时评估表达式的左手边和右手边？

Answer 1

解决方案是使用value函数。即使它说它对一个表达式求值是一个数值，但如果它是一个等式/不等式表达式（如约束规则），它也会将该表达式转换为布尔值。

要使其正常工作，需要在value模块中导入numvalue函数。假设以问题中的方式定义模型，那么其余代码应为：

from pyomo.core.kernel.numvalue import value
if value(expression) == True:
    print("feasible")
else:
    print("infeasible")

其中expression的定义与问题中的定义相同。

但是，建议使用此方法的Python中的数字精度可能不同于求解器提供的精度。因此，这种方法有可能表明约束是不可行的，而只是数字不精确度低于1e-10的问题。因此，虽然有助于确定大多数约束是否可行，但也会产生一些误报。

将约束表达式评估为布尔值

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