Есть ли более простой способ избежать такой ошибки индексации Pyomo? - PullRequest
Новая
       28

Есть ли более простой способ избежать такой ошибки индексации Pyomo?

0 голосов
/ 06 мая 2019

Я работаю над моделью LP с pyomo, но когда я создаю ограничение, оно показывает ключевую ошибку «не могу найти определенную комбинацию».Я знаю список всех комбинаций, которые могут решить эту проблему.Но реальные данные имеют много комбинаций.Есть ли простой способ справиться с этой проблемой?спасибо! Вот простой пример: 

from pyomo.environ import *
import pandas as pd 
data = [['tom','A', 10], ['nick','A', 15], ['juli','B',14]]
df = pd.DataFrame(data, columns = ['Name','Type', 'Age'])  
#set
A = set(df['Name'])
B = set(df['Type'])
model = ConcreteModel()
#parameter
C= df.set_index(['Name','Type'])['Age'].to_dict()
#varibale
model.AB = Var(A,B,domain = NonNegativeReals)
#constraint1
def cons1(model,a,b):
    return(model.AB[a,b]<=C[a,b])
model.Cons1 = Constraint(A,B,rule = cons1)

1 Ответ

0 голосов
/ 06 мая 2019

Используйте ключи из словаря C, чтобы определить свой индексный набор: 

from pyomo.environ import *
import pandas as pd 
data = [['tom','A', 10], ['nick','A', 15], ['juli','B',14]]
df = pd.DataFrame(data, columns = ['Name','Type', 'Age'])  

model = ConcreteModel()
#parameter
C= df.set_index(['Name','Type'])['Age'].to_dict()
#varibale
model.IJ = Set(initialize=C.keys())
model.AB = Var(model.IJ,domain = NonNegativeReals)
#constraint1
def cons1(model,a,b):
    return(model.AB[a,b]<=C[a,b])
model.Cons1 = Constraint(model.IJ,rule = cons1)
...