mathematical-optimization - 如何构建 Picos 仿射表达式？

Question

我使用 picos 作为 LP 建模语言。但是，我得到以下不一致：

import picos as pic
prob_tmp = pic.Problem()
a_tmp = prob_tmp.add_variable("a",1)
eta_tmp = pic.new_param("eta",0.0341)
print (1-eta_tmp) * a_tmp
print a_tmp - eta_tmp * a_tmp

(1-eta_tmp) * a_tmp和a_tmp - eta_tmp * a_tmp应该是同一个意思。但打印输出未更正：

# (1 x 1)-affine expression: -eta + 1.0*a # <- this one is wrong!
# (1 x 1)-affine expression: a -eta*a #

他们都应该输出# (1 x 1)-affine expression: a -eta*a #. 它是一个错误吗？如果是这样，我该如何报告？

Answer 1

我可以确认这是一个错误，但仅限于表达式的字符串表示。在内部，两个表达式都正确存储。为了证明这一点，让我们给value表达式一个a_tmp。然后，打印表达式表明它们都被正确评估：

> a_tmp.value = 42.
> print ((1-eta_tmp) * a_tmp)
40.5678
> print (a_tmp-eta_tmp*a_tmp)
40.5678

我将在 gitlab 上打开一个问题来修复(1-eta_tmp) * a_tmp