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pyomo - 访问约束/目标

问题描述

我正在使用一个内部调用 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，以便我可以修改约束/目标。所以我的问题是，假设我得到以下输出：

问题：

名称：未知 下限：6250.0 上限：6250.0 目标数：1 约束数：11 变量数：8 非零数：17 意义：最小化

求解器：

状态：好的终止条件：最佳统计信息：分支和边界：有界子问题的数量：0 创建的子问题的数量：0 错误 rc：0 时间：0.015599727630615234

解决方案：

解决方案数：0 显示的解决方案数：0

所以这个问题很好，我得到了一个解决方案，建模也是通过另一个内部完成的。是否可以访问约束/目标，以便我可以自由修改 Pyomo 语法中的优化模型？

我试图调用模型并得到这样的结果： <pyomo.core.base.PyomoModel.ConcreteModel at xxxxxxx>

标签： pyomo

解决方案

听起来像是network.modelPyomo 模型，是的，如果你可以访问它，你可以修改它。尝试使用以下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

修改目标的最简单方法是找到现有目标，将其停用，然后添加一个新目标

network.model.obj.deactivate()
network.model.new_obj = Objective(expr=network.model.x**2)

有一些方法可以修改现有的约束/目标，但它们没有得到很好的记录。我建议使用 Python 的dir()函数并使用一些组件属性和方法来了解它们是如何工作的。

dir(network.model.obj)

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