提高 pyomo 约束的速度嵌套循环

【问题标题】：improve speed nested loops for pyomo constraint提高 pyomo 约束的速度嵌套循环
【发布时间】：2018-12-29 04:02:49
【问题描述】：

在给定参数 a(i,j) 的情况下，我正在尝试通过遍历大小为“n”的（对称）矩阵并执行检查，将这种类型的约束“constraint1”添加到我的 Pyomo 模型中：

model.con1=ConstraintList()
for i in range(1,n):
    for j in range(1,i):
        if model.a[i,j]==1:
            model.con1.add((model.x[i] + model.x[j] )  <= 1 )

代码似乎可以工作，但我想知道是否有一种计算效率更高的方法来编写它。

谢谢

【问题讨论】：

标签： constraints nested-loops pyomo computation

【解决方案1】：

您可以尝试以下方法，看看是否会更好：

model.n = RangeSet(n)
model.triangular = Set(within=model.n * model.n, filter=lambda i, j: j < i)

@model.Constraint(model.triangular)
def con(m, i, j):
    if model.a[i, j] == 1:
        return model.x[i] + model.x[j] <= 1
    else:
        return Constraint.Skip

【讨论】：

目前还不是很清楚，为了运行它，我是否应该调用该函数。如果我只是按原样使用代码，它会运行得更快，但约束似乎被忽略了。
您应该检查以确认model.triangular.display() 具有您期望的元素，并且model.con.pprint() 具有正确的形式。这应该与您的问题中的代码执行相同的操作，但我实际上并没有运行它来测试它。