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我正在使用 PyOmo 生成一个非线性模型，最终将通过 Ipopt 解决。模型如下：

from pyomo.environ import *
from pyomo.dae import *

m = ConcreteModel()

m.t = ContinuousSet(bounds=(0,100)) 

m.T  = Param(default=100,mutable=True)
m.a  = Param(default=0.1)
m.kP = Param(default=20)
m.P  = Var(m.t, bounds=(0,None))
m.S  = Var(m.t, bounds=(0,None))
m.u  = Var(m.t, bounds=(0,1), initialize=0.5)

m.Pdot = DerivativeVar(m.P)
m.Sdot = DerivativeVar(m.S)

m.obj = Objective(expr=m.S[100],sense=maximize)

def _Pdot(M,i):
  if i == 0:
    return Constraint.Skip
  return M.Pdot[i] == (1-M.u[i])*(M.P[i]**0.75)

def _Sdot(M,i):
  if i == 0:
    return Constraint.Skip
  return M.Sdot[i] == M.u[i]*0.2*(M.P[i]**0.75)

def _init(M):
  yield M.P[0] == 2
  yield M.S[0] == 0
  yield ConstraintList.End

m.Pdotcon         = Constraint(m.t, rule=_Pdot)
m.Sdotcon         = Constraint(m.t, rule=_Sdot)
m.init_conditions = ConstraintList(rule=_init)

discretizer = TransformationFactory('dae.collocation')
discretizer.apply_to(m,nfe=100,ncp=3,scheme='LAGRANGE-RADAU')
discretizer.reduce_collocation_points(m,var=m.u,ncp=1,contset=m.t)

solver  = SolverFactory('ipopt')
results = solver.solve(m,tee=False)

运行模型会导致以下错误：

Error evaluating constraint 1: can't evaluate pow'(0,0.75).

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/pyomo/opt/base/solvers.py", line 577, in solve
    "Solver (%s) did not exit normally" % self.name)
pyutilib.common._exceptions.ApplicationError: Solver (asl) did not exit normally

错误的第一部分来自 Ipopt，而第二部分来自 PyOmo。显然，这个问题与约束中的术语无关M.P[i]**0.75，但改变权力并不能解决问题（尽管2.0确实有效）。

我该如何解决这个问题？

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2 回答 2

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错误消息指出pow'(0,0.75)无法评估。'此函数中的字符表示一阶导数（''表示二阶导数）。该消息实际上是说一阶导数不存在或导致无穷大为零。

解决这个问题很容易：将变量绑定到一个非零值，如下所示：

m.P  = Var(m.t, bounds=(1e-20,None))
m.S  = Var(m.t, bounds=(1e-20,None))
于 2016-06-17T00:38:13.990 回答
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我会补充理查德的回答：

您可能还需要更新变量的初始值，因为 ipopt 如果未指定，则假定为 0，因此它将在第一次迭代时将变量评估为 0。

因此：

m.P  = Var(m.t, bounds=(1e-20,None), initialize=1e-20)
m.S  = Var(m.t, bounds=(1e-20,None), initialize=1e-20)

而不是 1e-20 作为初始化，您可能会使用与您的问题更相关的值

于 2020-06-18T11:41:36.310 回答