PYOMO：TypeError：/：'int'和'NoneType'不支持的操作数类型

Question

我正在尝试匹配最佳参数以拟合实验曲线。 为此，我希望我的求解器最小化平方残差的总和。有人知道我做错了什么吗？ 谢谢！

print(len(X))
print(len(Y))

model = ConcreteModel()
model.FRAT5= Var(domain=PositiveReals , initialize =3)
model.PRICE0 = Var(domain=PositiveIntegers , initialize = 400)

model.price0_constraint = Constraint(expr = model.PRICE0 >= 51)
model.FRAT5_constraint = Constraint(expr = model.FRAT5 >= 0.05  )

residuals = [    (exp(- (-log(0.5)/(model.FRAT5 - 1 )) * (X[k]/model.PRICE0 -1) ) - Y[k] )  for k in range(len(X)) ]

model.obj = Objective(expr=sum(residuals[k]**2 for k in range(len(X))), sense=minimize)

SolverFactory('ipopt', executable='/content/ipopt').solve(model).write()

回答：

100
100

---------------------------------------------------------------------------

TypeError                                 Traceback (most recent call last)

<ipython-input-127-d00a8ec5b470> in <module>()
      9 model.FRAT5_constraint = Constraint(expr = model.FRAT5 >= 0.05  )
     10 
---> 11 residuals = [    (exp(- (-log(0.5)/(model.FRAT5 - 1 )) * (X[k]/model.PRICE0 -1) ) - Y[k] )  for k in range(len(X)) ]
     12 
     13 model.obj = Objective(expr=sum(residuals[k]**2 for k in range(len(X))), sense=minimize)

<ipython-input-127-d00a8ec5b470> in <listcomp>(.0)
      9 model.FRAT5_constraint = Constraint(expr = model.FRAT5 >= 0.05  )
     10 
---> 11 residuals = [    (exp(- (-log(0.5)/(model.FRAT5 - 1 )) * (X[k]/model.PRICE0 -1) ) - Y[k] )  for k in range(len(X)) ]
     12 
     13 model.obj = Objective(expr=sum(residuals[k]**2 for k in range(len(X))), sense=minimize)

TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'int' and 'NoneType'

Answer 1

pyomo 对象（包括变量）只是用于将数学构造传递给求解器的对象。因此，您不能在 residuals 的一般表达式中使用它们。

你应该能够直接在你的目标表达式中表达它们，所以试着把你的残差表达式移动到你的目标函数中，在那里平方，然后总结它们。

======= 编辑：

我收回关于residuals 的话。该表达式确实有效（至少在我的版本上）。我有点惊讶。无论如何，这为我构建了模型（没有解决）。这正是您的代码，其中填充了名义上的 X 和 Y。

from pyomo.environ import *

X = [1,2,3]
Y = [4,5,6]
model = ConcreteModel()
model.FRAT5= Var(domain=PositiveReals , initialize =3)
model.PRICE0 = Var(domain=PositiveIntegers , initialize = 400)

model.price0_constraint = Constraint(expr = model.PRICE0 >= 51)
model.FRAT5_constraint = Constraint(expr = model.FRAT5 >= 0.05  )

residuals = [    (exp(- (-log(0.5)/(model.FRAT5 - 1 )) * (X[k]/model.PRICE0 -1) ) - Y[k] )  for k in range(len(X)) ]

model.obj = Objective(expr=sum(residuals[k]**2 for k in range(len(X))), sense=minimize)

model.pprint()

生成：

2 Var Declarations
    FRAT5 : Size=1, Index=None
        Key  : Lower : Value : Upper : Fixed : Stale : Domain
        None :     0 :     3 :  None : False : False : PositiveReals
    PRICE0 : Size=1, Index=None
        Key  : Lower : Value : Upper : Fixed : Stale : Domain
        None :     1 :   400 :  None : False : False : PositiveIntegers

1 Objective Declarations
    obj : Size=1, Index=None, Active=True
        Key  : Active : Sense    : Expression
        None :   True : minimize : (exp(- 0.6931471805599453/(FRAT5 - 1)*(1/PRICE0 - 1)) - 4)**2 + (exp(- 0.6931471805599453/(FRAT5 - 1)*(2/PRICE0 - 1)) - 5)**2 + (exp(- 0.6931471805599453/(FRAT5 - 1)*(3/PRICE0 - 1)) - 6)**2

2 Constraint Declarations
    FRAT5_constraint : Size=1, Index=None, Active=True
        Key  : Lower : Body  : Upper : Active
        None :  0.05 : FRAT5 :  +Inf :   True
    price0_constraint : Size=1, Index=None, Active=True
        Key  : Lower : Body   : Upper : Active
        None :  51.0 : PRICE0 :  +Inf :   True