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PyOMOを使用して制約付き混合整数非線形最適化問題を解決しようとしています。具体的には、歯車の直径と歯数を見つけようとしています。私は実際にSet()とVar()をどのように使用するかについてかなり複雑です。私はドキュメンテーションを読んできましたが、セットが実際に何であるかについてスーパー・スーパー・クリアではありません！私は問題の同様にグループ化された部分にアクセスするために使用できるインデックスですか？ここに私のコードは次のとおりです。（Pythonの3.5は）Pyomo ValueError：PositiveRealsは有効なドメインではありません
from pyomo.environ import *
from pyomo.opt import SolverFactory
import numpy as np
# Define Forward and Reverse Gear Ratios
fwd_ratio = 4.3
rev_ratio = 9.1
D_guess = [4.5, 11.5, 6.0, 10.0, 4.5, 2.5, 2.25, 9.0]
N_guess = [18, 46, 24, 40, 18, 20, 18, 72]
idx = np.arange(0,8)
print(idx)
model = AbstractModel()
# Declare Model Sets??? I tried this as first argument to Var(), didn't work
#model.Didx = Set(D_guess)
#model.Nidx = Set(N_guess)
# Declare Model Variables
model.D = Var(D_guess, within='PositiveReals', bounds=(1.0,None))
model.N = Var(N_guess, within='PositiveInteger', bounds=(18,None))
# Declare Objective Functions
def obj_funcD(model):
F1 = (model.D[1]/model.D[0])*(model.D[3]/model.D[2]) - fwd_ratio
F2 = (model.D[1]/model.D[4])*(model.D[6]/model.D[5])*(model.D[7]/model.D[6]) - rev_ratio
return F1 + F2
def obj_funcN(model):
F1 = (model.N[1]/model.N[0])*(model.N[3]/model.N[2]) - fwd_ratio
F2 = (model.N[1]/model.N[4])*(model.N[6]/model.N[5])*(model.N[7]/model.N[6]) - rev_ratio
return F1 + F2
# Declare Constraint
def con_func1(model):
return model.D[1]/model.D[0] == model.N[1]/model.N[0]
def con_func2(model):
return model.D[3]/model.D[2] == model.N[3]/model.N[3]
def con_func3(model):
return model.D[1]/model.D[4] == model.N[1]/model.N[4]
def con_func4(model):
return model.D[6]/model.D[5] == model.N[6]/model.N[5]
def con_func5(model):
return model.D[7]/model.D[6] == model.N[7]/model.N[6]
# Create Constraint List
model.c1 = Constraint(rule=con_func1)
model.c2 = Constraint(rule=con_func2)
model.c3 = Constraint(rule=con_func3)
model.c4 = Constraint(rule=con_func4)
model.c5 = Constraint(rule=con_func5)
# Create Objectives
model.obj1 = Objective(rule=obj_funcD,sense='minimize')
model.obj2 = Objective(rule=obj_funcN,sense='minimize')
# Solve the Problem?
opt = SolverFactory('glpk')
instance = model.create_instance()
results = opt.solve(instance)
このコードは、次のエラーを与える：
WARNING: Element 4.5 already exists in set D_index; no action taken.
File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/pyomo/core/base/PyomoModel.py", line 920, in _initialize_component
ERROR: Constructing component 'D' from data=None failed:
declaration.construct(data)
ValueError: PositiveReals is not a valid domain. Variable domains must be an instance of one of (<class 'pyomo.core.base.set_types.RealSet' at 0x1004bee98>, <class 'pyomo.core.base.set_types.IntegerSet' at 0x1004f2558>, <class 'pyomo.core.base.set_types.BooleanSet' at 0x1004f28f8>), or an object that declares a method for bounds (like a Pyomo Set). Examples: NonNegativeReals, Integers, Binary
File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/pyomo/core/base/var.py", line 573, in construct
component=None)
File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/pyomo/core/base/var.py", line 299, in __init__
"Integers, Binary" % (domain, (RealSet, IntegerSet, BooleanSet)))
ValueError: PositiveReals is not a valid d
私もRangeSet()を使用してVar()の最初の引数として、関連するセットを渡してみましたが、このましたどちらもしません！私はここでは何かを見逃していることが分かっていましたが、私は今4時間スクリーンを見つめており、私はあなたの助けを募集しています！おかげ