pyomo - 预测模型、目标函数和优化

Question

我们如何在 Python 中使用 pyomo 进行优化时定义目标函数。我们已经分别定义了预测模型。下一步是从预测模型（梯度提升、随机森林、线性回归等）中引入目标函数并进行优化以实现最大和最小优化。请建议并分享 pyomo 中的任何工作示例。

标签： pyomo

Answer 1

由于 Pyomo 使用代数表达式，您应该：

1. 定义预测模型函数的数学表达式。
2. 在 Pyomo 中实现正确的数学模型，包括所需的参数、变量和其他约束。
3. 应用最小值 - 最大值

你可以做一个循环如下：

预测模型函数->最小-最大细化->预测模型函数调整->最小-最大细化-> ...

您需要多次达到预期的准确性。API 连接和多线程实现可以工作。