约束'feasibility_cut[1]‘没有适当的值。找到“真”

Question

我刚接触过蟒蛇和蟒蛇，所以我很感激你的帮助，

目前，我很难在Pyomo中给我的数学模型添加一个约束，问题是当我试图添加"feasibility_cut“时，它说”约束'feasibility_cut1‘没有适当的值。找到'True’，我从这里了解到，pyomo将这个约束视为逻辑上的比较约束，也就是说我不知道为什么！“

下面是我认为有必要看到的代码的一部分：

RMP = ConcreteModel()
RMP.ymp = Var(SND.E, within=Integers)
RMP.z = Var(within = Reals)

S1 = (len(SND.A), len(SND.K))
S2 = (len(SND.A), len(SND.A))
uBar= np.zeros(S1)
vBar=np.zeros(S2)

RMP.optimality_cut = ConstraintList()
RMP.feasibility_cut = ConstraintList()

expr2 = (sum(SND.Fixed_Cost[i,j]*RMP.ymp[i,j] for i,j in SND.E) + RMP.z)
RMP.Obj_RMP = pe.Objective(expr = expr2, sense = minimize)

iteration=0
epsilon = 0.01
while (UB-LB)>epsilon :
    iteration = iteration +1
    DSPsolution = Solver.solve(DSP)
    
    for i in SND.A:
        for k in SND.K:
            uBar[i-1,k-1] = value(DSP.u[i,k])
    for i,j in SND.E:
        vBar[i-1,j-1] = value(DSP.v[i,j])
        
    if value(DSP.Obj_DSP) == DSPinf:
        RMP.feasCut.add()
    else:
        RMP.optimCut.add()

    RMPsolution = solver.solve(RMP)
    
    UB=min(UB,)
    LB=max(LB,value(RMP.Obj_RMP))

    if value(DSP.Obj_DSP) == DSPinf:
        RMP.feasibility_cut.add( 0>= sum(-SND.Capacity[i,j]*vBar[i-1,j-1]*RMP.ymp[i,j] for i,j in 
        SND.E) + sum(uBar[i-1,k-1]*SND.New_Demand[k,i] for i in SND.A for k in SND.K if (k,i) in 
        SND.New_Demand) ) 
    else:
        RMP.optimality_cut.add( RMP.z >= sum(SND.Fixed_Cost[i,j]*RMP.ymp[i,j] for i,j in SND.E) + 
        sum(uBar[i-1,k-1]*SND.New_Demand[k,i] for i in SND.A for k in SND.K) - 
        sum(SND.Capacity[i,j]*vBar[i-1,j-1]*RMP.ymp[i,j] for i,j in SND.E) )

Answer 1

欢迎来到现场。

几个预赛..。当您发布生成错误的代码时，如果您发布了再现错误和堆栈跟踪所需的全部代码，或者至少确定导致错误的行是什么，则习惯于(而且更容易帮助这些代码)。

因此，在pyomo中使用约束列表时，添加到其中的所有内容都必须是模型变量、参数和其他常量等方面的合法表达式。您可能会收到错误，因为您正在添加一个计算为True的表达式。因此，您要添加的表达式很可能不依赖于模型变量。参见下面的示例。

另外，您需要小心地混合numpy和pyomo模型、numpy数组等等，这可能会导致一些混乱和奇怪的错误。我建议将所有数据放入模型中，或者使用纯python数据类型(列表、集合、字典)。

这里有两个错误。您的代码中也有一个空的add()，这将引发错误。

In [1]: from pyomo.environ import *

In [2]: m = ConcreteModel()

In [3]: m.my_constraints = ConstraintList()

In [4]: m.X = Var()

In [5]: m.my_constraints.add(m.X >= 5)   # good!
Out[5]: <pyomo.core.base.constraint._GeneralConstraintData at 0x7f8778cfa880>

In [6]: m.my_constraints.add()    # error!
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-6-cf466911f3a1> in <module>
----> 1 m.my_constraints.add()

TypeError: add() missing 1 required positional argument: 'expr'

In [7]: m.my_constraints.add(3 <= 4)  # error:  trivial evaluation!
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-7-a0bec84404b0> in <module>
----> 1 m.my_constraints.add(3 <= 4)

...

ValueError: Invalid constraint expression. The constraint expression resolved to a trivial Boolean (True) instead of a Pyomo object. Please modify your rule to return Constraint.Feasible instead of True.

Error thrown for Constraint 'my_constraints[2]'

In [8]: