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原创 Pyomo/python_03 离散化
在将带有微分或积分组件的Pyomo模型发送到求解器之前,必须先离散化。DAE将问题中的连续域离散化,并引入近似于离散点上的导数和积分的等式约束,其离散化方案:有限差分和配置,此方案仅适合微分。【1】有限差分变换‘nfe’:需要离散化的有限元点的数目。默认值是10。 ‘wrt’:指定离散化的连续集,如果未指定则将对每个ContinuousSet应用相同模式。 ‘scheme’:指定应用的有限差分方法,默认向后差分方法。#向后差分离散化>>> discretizer = Tr
2020-05-23 13:19:27 684
原创 Pyomo/python_02 微分代数方程定义
本文介绍如何用微分代数方程(DAEs)来表示和求解最优化问题。pyomo.dae包允许用户轻松地将详细的动态模型合并到优化框架中,并具有足够的灵活性来表示各种各样的微分方程,并演示了pyomo中包含的几种自动化解决方案技术。该方法采用同时离散化方法求解动态优化问题。【1】建模组建为了用Pyomo来代表DAE模型,Pyomo.dae包定义了两个新组件:ContinuousSet:有界连续集 DerivativeVar:表示变量对连续集的导数 Integral:连续域上积分导入包以访问建模组件
2020-05-22 15:22:37 1122 1
原创 Pyomo/python_01建模与求解
Solving Pyomo Models【1】 Solving ConcreteModelsopt = pyo.SolverFactory(‘glpk’)opt.solve(model)【2】 Solving AbstractModelsinstance = model.create_instance()opt = pyo.SolverFactory(‘glpk’)opt.solve(instance)
2020-05-22 10:10:23 1126
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