访问 constraints/objective
Accessing constraints/objective
我正在使用内部调用 Pyomo 的工具箱来解决优化问题。我有兴趣访问它构建的 Pyomo 模型，以便我可以修改 constraints/objective。所以我的问题是，假设我得到以下输出：
问题：
姓名：未知
下限：6250.0
上限：6250.0
物镜数量：1
约束数：11
变量数：8
非零数：17
意义：最小化
求解器：
状态：正常
终止条件：最优
统计数据：
分支定界：
有界子问题数：0
创建的子问题数：0
错误 rc: 0
时间：0.015599727630615234
解决方案：
解数：0
显示的解决方案数量：0
所以这个问题很有效，我得到了解决方案，建模也是通过另一个在内部完成的。是否可以访问 constraints/objective 以便我可以自由修改 Pyomo 语法中的优化模型？
我尝试调用模型并得到如下信息：
<pyomo.core.base.PyomoModel.ConcreteModel at xxxxxxx>
听起来 network.model 是 Pyomo 模型，是的，如果您可以访问它，您可以修改它。尝试使用 pprint() 方法打印模型或单个模型组件：
network.model.pprint()
network.model.con1.pprint()
或者您可以遍历模型中特定类型的组件：
for c in network.model.component_objects(Constraint):
print(c) # Prints the name of every constraint on the model
修改 objective 最简单的方法是找到现有的，停用它，然后添加一个新的
network.model.obj.deactivate()
network.model.new_obj = Objective(expr=network.model.x**2)
有一些方法可以就地修改 constraints/objectives，但没有详细记录。我建议使用 Python 的 dir() 函数并试用一些组件属性和方法以了解它们的工作原理。
dir(network.model.obj)
我正在使用内部调用 Pyomo 的工具箱来解决优化问题。我有兴趣访问它构建的 Pyomo 模型，以便我可以修改 constraints/objective。所以我的问题是，假设我得到以下输出：
问题：
姓名：未知 下限：6250.0 上限：6250.0 物镜数量：1 约束数：11 变量数：8 非零数：17 意义：最小化
求解器：
状态：正常 终止条件：最优 统计数据： 分支定界： 有界子问题数：0 创建的子问题数：0 错误 rc: 0 时间：0.015599727630615234
解决方案：
解数：0 显示的解决方案数量：0
所以这个问题很有效，我得到了解决方案，建模也是通过另一个在内部完成的。是否可以访问 constraints/objective 以便我可以自由修改 Pyomo 语法中的优化模型？
我尝试调用模型并得到如下信息：
<pyomo.core.base.PyomoModel.ConcreteModel at xxxxxxx>
听起来 network.model 是 Pyomo 模型，是的，如果您可以访问它，您可以修改它。尝试使用 pprint() 方法打印模型或单个模型组件：
network.model.pprint()
network.model.con1.pprint()
或者您可以遍历模型中特定类型的组件：
for c in network.model.component_objects(Constraint):
print(c) # Prints the name of every constraint on the model
修改 objective 最简单的方法是找到现有的，停用它，然后添加一个新的
network.model.obj.deactivate()
network.model.new_obj = Objective(expr=network.model.x**2)
有一些方法可以就地修改 constraints/objectives，但没有详细记录。我建议使用 Python 的 dir() 函数并试用一些组件属性和方法以了解它们的工作原理。
dir(network.model.obj)