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python - 多个目标的模型检测,但只尝试编写一个

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-01 07:20:22 25 4
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我有一个相当基本的模型,我正在尝试运行它,但我不断收到以下错误消息:

错误:运行模型时出现意外异常:NL 编写器在未知模型上检测到多个事件目标函数,但当前仅处理单个目标。

考虑到该错误,我认为 CPLEX 正在将我的目标函数解释为多目标问题。我想做的是最小化在索引 (i,j,t) 上定义的“model.obj”,但我不认为这意味着我有多个目标函数?目标函数尝试用下面的方程 11 表示:

enter image description here

from __future__ import division
from pyomo.environ import *
from MPBFunctions import *
# Variable Initialization Matricies
susceptible_init = mpbdata(1,3,1,3)
inf_b4treat_init = mpbdata(1,3,13,15)


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# Set Declaration
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model = ConcreteModel()

Imax = 3
Jmax = 3
Tmax = 2
Kmax = 2
model.Iset = RangeSet(1,Imax) # e.g. i = {1, 2, 3}
model.Jset = RangeSet(1,Jmax)
model.Tset = RangeSet(1,Tmax)
model.Kset = RangeSet(1,Kmax)
##########################################################################################################################
# Parameter Declaration
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##########################################################################################################################
# Variable Declaration
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model.susceptible = Var(model.Iset,model.Jset,model.Tset, initialize=initial_values(3,2,susceptible_init))
model.inf_b4treat = Var(model.Iset,model.Jset,model.Tset, initialize=initial_values(3,2,inf_b4treat_init))
model.inf_treated = Var(model.Iset,model.Jset,model.Tset)
model.level1 = Var(model.Iset,model.Jset,model.Tset,within=Binary)

##########################################################################################################################
# Objective Function
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def objective_rule(model,i,j,t):
return model.obj[i,j,t] == sum(2*model.inf_b4treat[i,j,t] for i in model.Iset for j in model.Jset for t in model.Tset)

model.damages = Objective(model.Iset, model.Jset, model.Tset, rule=objective_rule)

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# Constraint Declaration w/ Imax=Jmax=Tmax = 3 and Kmax = 3
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# Constraint 4: Susceptible recruitment
def susceptible_advance_rule(model, i, j, t):
if t == Tmax:
return Constraint.Skip
else:
return model.susceptible[i, j, t + 1] == model.susceptible[i, j, t] - model.inf_b4treat[i, j, t]

model.susceptible_advance = Constraint(model.Iset, model.Jset, model.Tset, rule=susceptible_advance_rule)

# Constraint 9: Treated Infestation
def treatment_rule(model, i, j, t):
return model.inf_treated[i, j, t] == 0.20 * model.susceptible[i, j,t] * (1 - 0.15 * model.level1[i, j, t])

model.treated_pop = Constraint(model.Iset, model.Jset, model.Tset, rule=treatment_rule)

最佳答案

objective_rule 函数应该返回一个表达式,您将返回一个等式(就好像它是一个约束)。

def objective_rule(model,i,j,t):
return sum(2*model.inf_b4treat[i,j,t] for i in model.Iset for j in model.Jset for t in model.Tset)

还要仔细检查您的输入数据是否正确。

关于python - 多个目标的模型检测,但只尝试编写一个,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/57731376/

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