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python-3.x - 用 pyomo 计算数值导数

问题描述

我需要在非线性 pyomo 约束的给定点重复计算导数。根据这篇文章，基本上有两种选择：一种符号方法（使用 sympy）和一种通过 Pyomo 生成的 NL 文件的数字方法。

我尝试了如下所示的符号方法：

def gradient(constr, variables):
    grad_num = np.array([value(partial) for partial in 
    differentiate(constr.body, wrt_list=variables)])
    if (not (is_leq_constr(constr))):
    grad_num = -grad_num
    return grad_num

原则上，这种方法是有效的。但是，在处理更大的问题时，函数调用需要很长时间，我希望数值方法更快。

这是真的？如果是这样，任何人都可以帮助我，将上述函数“翻译”为gjh_asl_json方法吗？我很感激任何提示。

标签： python-3.xmathematical-optimizationpyomo

解决方案

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