问题标签 [ipopt]

我将制作一个脚本来优化潮汐涡轮机在溪流中的位置。为此，我将找到使涡轮机阻力最大化的位置。

我打算使用 ipopt 来做这个位置的优化。我目前正在学习如何使用 ipopt，这就是我现在面临的问题。

我正在使用 jupyter notebook 我面临的问题是当调用 nlp.solve(obj_poss) 时，

1.）solve（）函数不会打印出有关内部发生的事情的信息，因为它应该发生见：https ://www.coin-or.org/Ipopt/documentation/node36.html

2.) 当发送给solve()的参数有错误时，它不会打印出错误的原因。示例尝试将 low_var 更改为 low_var = np.array([0.5, 0.5 , 0.5, 0.5])。

代码说明：代码试图最小化函数 eval_Psum。在函数 eval_g_func 的约束下。

我正在尝试解决非线性优化问题。我通过创建下面的代码复制了我的问题。Python 返回TypeError: object of type 'int' has no len(). 如何在约束函数中包含 IF 语句？

控制台打印以下内容：

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我希望 GEKKO 在约束中使用 IF 语句运行，我不关心代码中的优化问题是否有解决方案。先感谢您。

我正在尝试使用 ipopt 求解器解决 Pyomo 上的非线性可行性问题。问题有 2 个组合大小为 28 的 RangeSet 声明、4 个组合大小为 68 的 Param 声明和 5 个组合大小为 88 的 Var 声明。还有 90 个约束声明（2 个冗余），其中一些是线性的，一些是非线性的。

该模型应该模拟化学系统。调用model.pprint()会提供它必须的所有信息：所有声明，如上所述。这是我收到的错误输出：

我认为这是一个相当简单的计算，不应该有任何问题，但现在我不知道出了什么问题。我不确定它引发的价值错误是什么意思。我是否要求它以非线性术语打印一些线性表达式？我能想到的只有一件事：我使用了两次quicksum，它使用了linear_expression对象。我应该用其他一些求和表达式（如求和）替换它（不确定求和是否使用相同的对象）？

编辑：我将错误追溯到这个特定的约束。约束给出了摩尔分数和摩尔之间的关系。

不知何故，sum_product或Summation是引发 ValueError 的原因。如果有人能看出这个表达式有什么问题，那就太好了。

如果我禁用此约束，求解器将返回不同的错误：

但是，这个错误至少告诉我求解器正在尝试求解模型，即使它找不到解决方案。

主要问题

在 Pyomo 中求解 NLP 时，使用 IPOPT 作为求解器，我如何告诉 IPOPT 目标函数和/或约束的梯度是多少？我必须传递一个返回目标值的可调用函数——我同样可以传递一个评估梯度的可调用函数吗？

次要问题

Pyomo+IPOPT 默认如何处理这个问题？当我用 Pyomo+IPOPT 解决一个简单的 NLP 时，IPOPT 输出的一部分包括“客观梯度评估的数量”......但是它是如何评估梯度的？数值上具有有限差异，还是什么？

我将 Pyomo 5.6 与 Python 3.6 和 IPOPT 3.7 一起使用。

我正在开发一个使用 pyomo 和 python 的优化模型（python 3 - 我在 windows 上使用 anaconda 管理包）。我需要使用非线性求解器 ipopt。似乎 ipopt（mumps 或 ma27）使用的默认线性求解器相对较慢且不可线程，我希望将 pardiso 求解器用于 ipopt 的线性部分。它似乎有两个版本：MKL-intel pardiso 版本和“独立”版本——我对它们中的任何一个都很好。- 但我无法使用 pardiso。

我有 ipopt 工作，我通过以下方式为我的 pyomo 问题选择它：

我使用 ipopt 选项选择“pardiso”作为线性求解器

我收到以下错误：

我猜这意味着未安装求解器。如果我选择“腮腺炎”或不指定任何内容，一切正常。

但是它说 pardiso 求解器来自 mkl 库（我有），现在理想情况下我想知道我必须从 anaconda 安装哪些软件包才能使 pardiso 求解器工作？

这篇文章规定，为了工作，必须将特定的 Anaconda 库文件夹添加到系统路径中，我这样做了

没有什么变化

或者，我从https://www.pardiso-project.org/下载了 pardiso 模型，它给了我 3 个文件 libpardiso600-WIN-X86-64.dll .exp 和 .lib，我不知道该做什么或在哪里放置（求解器网站上没有解释）

感谢您的帮助，

看起来很简单，但我如何将 Pyomo 指向本地安装的求解器？我能够从本地计算机从 NEOS 获得解决方案，因此我知道该模型设计得当。昨天我将 COIN-OR tarfile 安装到 Azure Ubuntu VM 上，并希望使用 Jupyter 在该 VM 上运行我的模型。

这是我到目前为止所拥有的：

错误信息：

我想在 MacOS Mojave 上使用ipopt和cppad在我的软件中。C++

编译停止，如下所示。

为什么它编译并且链接器仍然失败。

有人可以帮忙吗？

我试过这个Xcode和CLion。两个 IDE 都给我同样的错误。我还经常使用 brew 重新安装 cppad 和 ipconfig。

include_paths似乎工作。我可以包含如下标题：

CMakeOutput.log更新：这里是更改为 -v 选项后的前半部分内容：

Pyomo 可以找到解决方案，但它给出了以下警告：警告：将具有警告状态的 SolverResults 对象加载到模型 =（SecondCD）中；来自求解器的消息=Ipopt 3.11.1\x3a 收敛到本地不可行点。问题可能是不可行的。

我如何知道问题是否不可行？

这个 pyomo 模型优化了农场的投入分配决策。

...

如果我设置 b >=1，（例如：参数 b := 土地 1 劳动力 1 资本 1 肥料 1），pyomo 可以找到最优解；

但如果我设置 b < 1，（例如：参数 b := 土地 0.1 劳动力 0.1 资本 0.1 肥料 0.1），并设置 opt.options["tol"] = 1E-64，pyomo 可以找到解决方案，但会发出警告.

我期待一个最佳解决方案，但实际结果给出了上述警告。

我有一个 AbstractModel 和一个 ConcreteModel 解决同样的问题，但它们的表现不同。主要是关于变量的初始值和ipopt的容差。

1. 当我将变量 model.x 初始化为 10 并且 opt.options["tol"] = 1E-64: ConcreteModel 可以找到最优解，而抽象模型“Solved To Acceptable Level”。（但他们找到的解决方案其实是一样的）

2. 当我将变量 model.x 初始化为 100 和 opt.options["tol"] = 1E-64 时： ConcreteModel 可以找到最佳解决方案，而抽象模型有时“解决到可接受的水平”，有时“无法加载 SolverResults 对象不良状态：错误”。

3. 如果我只使用ipopt的默认值tolerance，无论我如何初始化变量model.x，ConcreteModel和AbstractModel都能找到相同的最优解。

所以我想知道 opt.options["tol"] 如何有所作为？为什么在这种情况下 ConcreteModel 总是能够找到最佳解决方案，而 AbstractModel 却不能？

多变的

AbstractModel 的求解脚本

具体模型的求解脚本

我在 pyomo 编程解决非线性优化问题（使用 ipopt 求解器）。稍后，我想在模型中添加随机元素。我知道在 Pyomo 中您可以使用 CPLEX 来处理随机规划，但 CPLEX 只能处理线性规划、混合整数规划和二次规划。

一般非线性随机规划问题是否有求解器？如果没有，我们如何使用现有的求解器来处理它？