在pyomo中创建一个带有稀疏索引的变量 [英] Create a variable with sparse index in pyomo

问题描述

我需要帮助来创建一个带有稀疏索引的变量.我有这样的事情:

I need help to create a variable with sparse indices. I have something like this:

model.K = Set()
model.P = Set()
model.KP = Param(model.K, model.P, default=0)

我将为 model.KP 加载一个 CSV 文件，其值为 KP==1 用于 K & 的组合.

I will load a CSV file for model.KP with value KP==1 for the combinations of K & P.

model.X = Var(model.K, model.P)

我只想为模型中 K 和 P 的组合创建这个变量.KP 因为当我用 K 和 P 的所有组合创建变量时，它使用我给出的集合产生了 3700 万个索引，这个正在造成内存问题.

I want to create this variable only for the combinations of K and P in the model.KP because when I create the variable with all the combinations of K and P, it is producing 37 million indices with the sets I give and this is creating memory issues.

推荐答案

制作包含元组 (k,p) 的 Set 并将其用作定义两者的集合你的变量和你的参数.

Make a Set containing tuples (k,p) and use it as the set that defines both your variable and your parameter.

定义你的集合元素:

kp = []
for k in model.K:
    for p in model.P:
        foo_tuple = (k, p)
        kp.append(foo_tuple)

注意:由于您将使用 CSV 文件加载数据，因此此时也可以使用所有 K 和 P 组合来填充 kp.

Note: Since you will use a CSV file to load your data, populationg kp with all K and P combinations can also be done at this time.

然后使用kp中的元素创建一个Set:

Then create a Set using elements in kp:

model.S = Set(initialize=kp)

如果您不需要，我建议不要在 model.KP 参数中使用默认值.这样做会通知您一个元素的缺失值，它应该有一个值.但是，假设您仍然希望在没有为元组 (p,k)model.PK 的所有值都为 0code> 并继续使用默认值，您应该像这样定义参数:

I recommend not using default values in your model.KP parameter if you don't need it. Doing so will notify you of a missing value for an element where it should have one. But let's say that you still want to have all values of parameter model.PK to be 0 when no value was provided for tuple (p,k) and continue using default values, you should define your parameter like so:

model.KP = Param(model.S, default=0)

然后，定义您的变量将是:

Then, defining your variable will be:

model.X = Var(model.S)

这篇关于在pyomo中创建一个带有稀疏索引的变量的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！