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optimization - 一个变量的多个索引的pyomo约束是否可能？

问题描述

有没有办法在一个约束内将多个索引设置为一个设置值，而不必为每个索引时间键入相同的变量。我提供了一个示例，假设您想优化电动汽车的充电时间，但您不希望它在一天中的特定时间充电。下面的示例可避免在第 4 小时和第 5 小时充电。但是，如果我希望它在一天中的 15 小时内不充电，但又不想写 m.EVcharge[0]+m.EVcharge[1]+... 把 m.EVcharge[:15] == 0 将不起作用，因为约束在 pyomo 中不能很好地处理切片。

def time_rule(m):
return  m.EVcharge[4]+m.EVcharge[5] == 0
m.time_rule = Constraint(time, rule=time_rule)

标签： optimizationpyomo

解决方案

是的。有多种方法可以做到这一点。您可以创建一个子集m.time并且仅将该子集传递给约束规则，这会将它们约束为零，或者对子集求和并将其约束为零（两者都假设负电荷是不可能的。）

或者，您可以使用数据或保留任意时间块限制的参数更清晰地执行此操作，并使用该参数，从而将数据与模型分开，这通常是一个好主意......

import pyomo.environ as pyo

# some background data on limits...

use_limit = {   0:3,    # limited juice avial
                1:3,
                2:0,    # no juice avail.  :)
                3:0}

m = pyo.ConcreteModel('EV Charge')

m.T = pyo.Set(initialize=range(6))

m.EV_charge = pyo.Var(m.T, domain=pyo.NonNegativeReals)

# Constraints
def charge_limit(m, time):
    return m.EV_charge[time] <= use_limit[time]
m.C1 = pyo.Constraint(use_limit.keys(), rule=charge_limit)

m.pprint()

产量：

2 Set Declarations
    C1_index : Size=1, Index=None, Ordered=False
        Key  : Dimen : Domain : Size : Members
        None :     1 :    Any :    4 : {0, 1, 2, 3}
    T : Size=1, Index=None, Ordered=Insertion
        Key  : Dimen : Domain : Size : Members
        None :     1 :    Any :    6 : {0, 1, 2, 3, 4, 5}

1 Var Declarations
    EV_charge : Size=6, Index=T
        Key : Lower : Value : Upper : Fixed : Stale : Domain
          0 :     0 :  None :  None : False :  True : NonNegativeReals
          1 :     0 :  None :  None : False :  True : NonNegativeReals
          2 :     0 :  None :  None : False :  True : NonNegativeReals
          3 :     0 :  None :  None : False :  True : NonNegativeReals
          4 :     0 :  None :  None : False :  True : NonNegativeReals
          5 :     0 :  None :  None : False :  True : NonNegativeReals

1 Constraint Declarations
    C1 : Size=4, Index=C1_index, Active=True
        Key : Lower : Body         : Upper : Active
          0 :  -Inf : EV_charge[0] :   3.0 :   True
          1 :  -Inf : EV_charge[1] :   3.0 :   True
          2 :  -Inf : EV_charge[2] :   0.0 :   True
          3 :  -Inf : EV_charge[3] :   0.0 :   True

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