我正在使用Pyomo 5.6.8,并尝试使用MindtPySolver解决非线性优化问题。
我在本地机器上没有问题,只需使用以下参数调用solve方法:
SolverFactory('mindtpy').solve(model, mip_solver='cbc', nlp_solver='ipopt')
但是,当我在Azure上云时,Pyomo无法获取CBC和IPOPT求解器的路径。当需要解决线性问题时,我可以使用以下命令绕过该问题,方法是在使用LP求解器创建SolverFactory
实例时添加可执行
参数:
SolverFactory("cbc", executable="/path/to/my/virtual/env/bin/cbc")
在我的非线性规划案例中,MindtpySolver不接受额外的参数。我看了医生
我尝试使用源代码中的“solver_args”选项传递选项,如下所示:
SolverFactory('mindtpy').solve(
model,
nlp_solver_args={
"executable": "/path/to/my/virtual/env/bin/ipopt"
},
mip_solver_args={
"executable": "/path/to/my/virtual/env/bin/cbc"
},
mip_solver='cbc', nlp_solver='ipopt',
)
但是我仍然收到“警告:找不到求解器所需的'ipopt'可执行文件”之类的错误。我坚持认为所有求解器(这里是cbc和ipopt)都可以在我的虚拟环境中找到。有没有办法使用MindtPySolver
指定求解器路径?
我可能也有同样的问题,我的优化问题是混合整数非线性规划,它必须使用“SolverFactory('mindtpy”)。求解(model,mip\u solver='glpk',nlp\u solver='ipopt'),求解器位于Django框架中,带有Apache2 WSGI服务,WSGIDaemonProcess:Conda Env。
通过Web浏览器调用api时。它会出现错误,比如找不到“ipopt”解算器。还有“glpk”求解器。SolverFactory只允许我们设置一个可执行文件。
顺便说一句,已经找到了解决方法。
在通过Conda install安装ipopt和插件解算器之后。
只是深入python包并编辑原始文件。
我的路径如下:
>
/home/user/mini cond a 3/en vs/py 385/lib/python 3.8/site-package/py omo/solvers/plugins/solvers/GL PK. py
/home/user/miniconda3/envs/py385/lib/python3.8/site-packages/pyomo/solvers/plugins/solvers/IPOPT.py
找到下面的函数并进行更改。
def \u default\u可执行文件(self):可执行文件=可执行文件(“/home/user/miniconda3/envs/py385/bin/glpsol”)
def_default_executable:可执行文件=可执行文件("/home/user/minicon da3/envs/py385/bin/ipopt")
您可以通过终端命令“which ipopt”、“which glpsol”中的类型找到插件求解器的位置
任何带有工作示例的答案都会很棒。
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