Bounds=(0.0, None) 的 Pyomo 变量得到一个负值

Question

我正在使用 pyomo-Concreate 模型，在这个模型中有一个名为 Lambda 的 pyomo 变量，它以 (0.0, None) 为界，在 =Non.NegativeReals.[=13 之内=]

问题是在求解模型后它以某种方式得到负值，这不应该发生。

您认为可能是什么问题？

PS: 我正在使用 GLPK Solver v4.61 求解模型。

这是变量 Lambda 的声明，也是结果：

    m.Lambda = pyomo.Var(
        within=pyomo.NonNegativeReals,
        bounds=(0.0, None),
        doc='Sub Problem Objective')

Check the last iteration, even though the results are right, lambda should not have a value of minus something???

Answer 1

除了 Bethany 的评论之外，从更一般的意义上讲，由于使用有限精度算法来求解模型，所有求解器都需要使用内置公差。尽管您 link 的输出在上一次迭代中为负数，但它的负数足够小，根据您的求解器使用的容差，它可能被认为是可行的。您可以使用求解器的选项来收紧此容差，但最后，当您对正在编写脚本的任何算法进行额外检查时，您将需要在自己的代码中使用容差（例如，assert var.value <= var.ub + feas_abstol，其中 feas_abstol 设置为一些小数字，例如代码中某处的 1e-8。

Bounds=(0.0, None) 的 Pyomo 变量得到一个负值

Pyomo Variable with Bounds=(0.0, None) getting a Minus Value

python

variables

decomposition

glpk

pyomo