私はbenders decompをコーディングしています。 PythonでPyomoアルゴリズム私の質問は、あなたが下の問題constraintListに新しい制約を削除して追加するのではなく、何らかの形で追加された制約を更新する方法を見つけ出す必要があるということです。PyomoでのConstraintListの更新
エレガントな方法はありますか?
s.Cut_Defn等
何か[1] .update(SX == mxvalue)
又は
s.Cut_Defn [1]
s.Cut_Defnを.pop。 add(sx == mxvalue)
???
Icedkk
シモンズ:ステップ0で、私は副問題constraintlistに制約を追加します。ステップ1では、追加された制約をステップ0で実際に更新したいと思いますが、最初に追加した制約を削除して、次のコードを追加します。
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.")
接尾辞はどうですか?あなたが見ることができるように、私は制約からいくつかのラムダ値を取得しています。 Lambda = s.dual [s.Cut_Defn [i]]制約の式isteadを使用すると、これは動作しますか? – Icedkk
接尾辞に格納される値は、最新の解法によって返された値に対応します。制約を変更しても、接尾辞の値には影響しません(モデルを再度解くまで)。 –
それはgabeタイを働いた:) – Icedkk