我正在尝试使用下面的代码来解决非线性优化问题，并且遇到如上所述的未绑定局部错误。请告知我如何使它工作。
目标是通过同时考虑稀释风险来优化收入。如果我在客观方程式中考虑稀释风险，我会得到一个错误，否则我不会。 ipopt，bonmin和couenne求解器也是如此。
如果删除风险方程式，我看不到错误。我发现术语（Price_New [week-1]-min（Price_New [15：week-1]）引起了问题。
我的一位同事可以使用CVXPY创建相同的目标函数，而我无法使用PYOMO。
与模型实例有关吗？它是局部作用域的，因此我看到了错误。要使其全球化或克服它，需要做些什么。
我尝试在目标函数中引入模型实例，变量和约束，然后根据范围将模型局部化。
使用了诸如global_option之类的东西，但由于无法识别目标函数obj_rule而失败了。
错误：
错误：为目标obj生成表达式时，规则失败： UnboundLocalError：赋值之前引用了局部变量“ p” 错误：从data = None构造组件'obj'失败：UnboundLocalError： 赋值之前引用的本地变量“ p”