我正在用pyomo编程求解非线性优化问题(使用ipopt求解器)。稍后,我想在模型中添加随机元素。我知道在Pyomo中,可以使用复数形式来处理随机规划,但复数形式只能处理线性规划、混合整数规划和二次规划。
一般非线性随机规划问题有求解器吗?如果没有,我们如何使用现有的求解器来处理它?
可以使用PySP(Pyomo中的随机规划扩展)来解决非线性随机规划问题。您可以使用PySP通过Ipopt形成并求解模型的扩展形式,也可以使用渐进对冲(也可通过PySP获得)来解决问题,尽管这更像是非线性模型的启发式方法。
问题内容: 我有三个未知数4非线性方程,和我想要解决。等式的形式为: …其中,和是取决于四个方程式中每个值的常数。 解决此问题的最佳方法是什么? 问题答案: 有两种方法可以做到这一点。 使用非线性求解器 线性化问题并以最小二乘法解决 设定 因此,据我所知,您知道在4个不同点处的F,a,b和c,并且想要对模型参数X,Y和Z求逆。我们有3个未知数和4个观测数据点,因此这个问题太确定了。因此,我们将在最
本文向大家介绍Python二次规划和线性规划使用实例,包括了Python二次规划和线性规划使用实例的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 这篇文章主要介绍了Python二次规划和线性规划使用实例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 对于二次规划(quadratic programming)和线性规划(Linear Programmin
我正在研究一个非线性微分方程求解器。我能得到一般的解决方案,但不能得到具体的解决方案。当我试图找到集成常量时,我得到了错误:E_x不可调用的,我的解决方案被归类为一个列表,所以我不能在其中替换任何东西。 这是我的代码: 我在上得到了可调用错误,在我在书中的例子(数值Python)解决了一个线性ODE,但没有得到这个错误。有没有一种不同的方法来解决非线性DE,或者将E定义为可调用的,而将E_sol定
我正在使用pyomo和python开发一个优化模型(python 3-我在windows上使用anaconda管理包)。我需要使用非线性求解器ipopt。似乎ipopt(腮腺炎或ma27)使用的默认线性解算器相对较慢且不可线程化,我希望将pardiso解算器用于ipopt的线性部分。它似乎有两个版本:MKL intel pardiso版本和“独立”版本-我对其中任何一个都没意见。-但我没有设法使用
问题内容: 是否有适用于Python的混合整数线性编程(MILP)求解器? GLPK python可以解决MILP问题吗?我读到它可以解决混合整数问题。 我是线性编程问题的新手。因此,如果混合整数编程与混合整数线性编程(MILP)不同,我会很困惑,无法真正区分。 问题答案: Pulp 是一个python建模接口,可连接到 CBC (开源), CPLEX (商业), Gurobi (商业), XPR
我正试图找到一个用Python解决一个非线性超定系统的好方法。我在这里查看了优化工具http://docs.cipy.org/doc/scipy/reference/optimize.nonlin.html,但我不知道如何使用它们。到目前为止我所掌握的是 你能帮我一下吗?