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我正在尝试使用 pyomo 来解决 TSP 问题。我已经使用 python 和 Gurobi 成功实现了，但是我的 Gurobi 许可证过期了，所以我现在想使用 pyomo 和 GLPK 来实现 TSP 问题。到目前为止，这是我能想到的。它不起作用，目标值为0。你能帮忙吗？

from pyomo.environ import * 
from pyomo.opt import SolverFactory
import pyomo.environ

n=13
distanceMatrix=[[0,8,4,10,12,9,15,8,11,5,9,4,10],
    [8,0,7,6,8,6,7,10,12,9,8,7,5],
    [4,7,0,7,9,5,8,5,4,8,6  ,10,8],
    [10,6   ,7,0,6,11,5 ,9,8,12,11,6,9],
    [12,8   ,9,6,   0,7,9,6,9,8,4,11,10],
    [9,6,5,11,7,0,10,4,3,10,6,5,7],
    [15,7   ,8,5,9,10,0,10,9,8,5,9,10],
    [8,10   ,5,9,6,4,10,0,11,5,9,6,7],
    [11,12,4,8, 9,3,9,11,0, 9,11,11,6],
    [5,9,8,12,8,10,8,5,9,0,6,7,5],
       [9,8,6,11,4,6,5,9,11,6,0,10,7],
       [4,7,10,6,11,5,9,6,11,7,10,0,9],
       [10,5,8,9,10,7,10,7,6,5,7,9,0]] 
startCity = 0

model = ConcreteModel()
model.N=Set()
model.M=Set()
model.c=Param(model.N,model.M, initialize=distanceMatrix)
model.x=Var(model.N,model.M, within=NonNegativeReals)
def obj_rule(model):            
    return sum(model.c[n,j]*model.x[n,j] for n in model.N for j in    model.M)
model.obj = Objective(rule=obj_rule,sense=minimize)
def con_rule(model, n):
    return sum(model.x[j,n] for j in model.M if j < n) + sum(model.x[n,j] for j in Model.M if j > i) == 2

model.con = Constraint(model.N, rule=con_rule,doc='constraint1')
opt = SolverFactory("glpk")
results = opt.solve(model)
results.write()
print('Printing Values')
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1 回答 1

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以下答案已针对 Python 3.5.3 和 Pyomo 5.1.1 进行了测试。

  1. 集合model.M并model.N没有被初始化。

    这具有声明空集的效果。因此，如果您运行：

    model.con.pprint()

    您会发现没有声明任何约束。类似地，model.obj通常等于 0，model.c并且model.x是空声明。

    您可以使用以下方法解决此问题（我假设您希望索引从 1 到 n）：

    model.M = Set(initialize=range(1, n+1))
model.N = Set(initialize=range(1, n+1))

    因为model.M和model.N是使用 a 的范围RangeSet可能更合适，即使用以下而不是上述：

    model.M = RangeSet(n)
model.N = RangeSet(n)

    上面的 PyomoRangeSet等于集合 {1, 2, ..., n}。

    此外，由于model.M和model.N是相同的，因此声明其中一个集合就足够了。因此，如果我们删除声明并替换对with的model.N任何引用，我们会得到相同的行为。model.Nmodel.M

  2. 必须对每个索引model.c进行初始化。(i, j)

    您可以使用（使用lambda功能）解决此问题：

    model.c = Param(model.N, model.M, initialize=lambda model, i, j: distanceMatrix[i-1][j-1])

    Python 从 0 开始列出索引，model.M并model.N从 1 开始，因此我们使用 index distanceMatrix[i-1][j-1]。

  3. 变量model.x不是二进制的。

    在 TSP 中，表示的变量model.x通常是二进制的。在执行步骤 1 和 2 后解决问题，可以让model.x变量取 2 等值。

    您可以使用以下命令将域更改model.x为二进制：

    model.x = Var(model.N, model.M, within=Binary)

  4. 该约束model.con不允许 TSP 巡视。

    model.con相当于：

    model_con

    如果我们取 n = 1，model.con将导致 TSP 解决方案从起始城市 1 访问两个城市（假设它们model.x是二进制的），这是 TSP 定义所不允许的。

于 2017-06-21T23:38:53.833 回答