1

我编辑我的代码，包括所有涉及的参数和变量：

（D 是从 Python 导入的 numpy 矩阵）

import pyomo
from pyomo.environ import *
from array import *


import numpy as np
import scipy as sp
from diff_matrix import D  ##N=10????
print(D)


m =ConcreteModel()
...
m.n = Param(initialize = 10, within = Integers)               
m.Ns = Set(initialize = range(0,value(m.n)))   
m.x1 = Var(m.N, domain = Reals)
m.D = Param(m.N, m.N, initialize=D)

m.f_x1 = Var(m.N)
def f_x1_definition(model,i):
        return m.f_x1[i] == sum(m.x1[j]*m.D[i,j] for j in range(value(m.n)))
m.f_x1_const = Constraint(m.Ns, rule = f_x1_definition)

但我得到下一个错误：

   ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

有什么帮助吗？

4

1 回答 1

2

最简单的事情是只使用 Pythonsum()函数而不是 Pyomosummation()函数：

def f_x1_definition(model,i):
    return model.f_x1[i] == sum(model.x1[j]*model.D[i,j] for j in range(value(model.n)))

另外，请注意我颠倒了 Pyomo Var( m.x1) 和矩阵 ( m.D) 的顺序。根据您的其他问题（Importing a matrix from Python to Pyomo），我假设矩阵是 NumPy 矩阵。将 NumPy 值与 Pyomo 组件（Var或Param）相乘时，始终将 Pyomo 对象放在首位。这是由于当前版本的 Pyomo（至少 5.1）中 NumPy 运算符重载和 Pyomo 运算符重载之间的冲突。

编辑 1：关于颠倒操作数顺序的注意事项：在您最初的问题中，尚不清楚将m.D其定义为 Pyomo Param。表达式中 Pyomo 对象的顺序无关紧要。上面提到的运算符重载问题仅在将 NumPy 对象与 Pyomo 组件相乘时出现。此外，此时（直到 Pyomo 5.1），Pyomo 不支持矩阵代数 - 即矩阵-矩阵或矩阵-向量乘积之类的运算。由于每个表达式都是标量表达式，因此交换运算 ( +, *) 中的项的顺序不会改变表达式的含义。

编辑 2 ：您的错误与您最初发布的sum/无关。summation问题在于你如何初始化你的参数。此时（直到 Pyomo 5.1），您不能直接从numpy.ndarray. 您需要首先将 NumPy 对象转换为 Python 字典，例如：

m.D = Param(m.N, m.N, initialize=dict(((i,j),D[i,j]) for i in m.N for j in m.N))
于 2017-01-24T17:05:58.220 回答