파이썬에서 선형 최적화를 스크립팅하여 모델링 문제를 해결

기사의이 시리즈는 Pyomo의 능력을 사용 하 여 파이썬 모델링 및 최적화 응용 프로그램을 통합 하는 방법을 표시 됩니다. 이 시리즈의 첫 번째 기사는 http://www.aliyun.com/zixun/aggregation/22929.html를 소개 합니다 > 기초. 2 부 더 많은 도구를 추가 하 고 확장 가능한 아키텍처를 구축 하는 방법을 설명 합니다. 3 부 투자 분석 및 IPython와 팬더를 사용 하 여 통계 분석의 실제 예제를 제공 합니다.

모델링은 복잡 한 문제를 해결 하는 강력한 방법입니다. 수학 최적화에서 모델링 언어 책의 설명에 따라 (참고 자료 참조), 모델에 사용 되는:

제한 분석 타협 메서드

를 식별 하는 주요 요인의 예측 평가의 현상의 해석

업계, 스프레드시트 소프트웨어 Microsoft® excel 같은에서는 종종 문제를 모델링 하기 위한 첫 번째 선택입니다. 스프레드시트는 이제 매우 직관적인, 하지만 그들은 큰 문제를 해결에 한계를가지고. 만약 당신이 개발자, 당신은 더 효율적 다른 시스템에 스크립트를 쉽게 통합할 수 있습니다 때문에 모델링 문제를 해결 하기 위해 스크립트를 작성 찾을 수 있습니다. 이 문서는 파이썬 애플리케이션에서 선형 최적화를 달성 하기 위해 Pyomo 라이브러리를 사용 하 여 기본을 소개 합니다.

항목

먼저, 설치는 Pyomo. Pyomo COOPR의 중심 구성 요소 이며, Coopr은 파이썬 소프트웨어 패키지의 모음입니다. 파이썬 인터프리터를 실행 하면 파이썬 가상 환경 생성 Coopr_install 스크립트를 다운로드할 수 있습니다.

"COOPR" 라는 상대 디렉터리를 만듭니다.

노아-맥북-공기 % 파이썬 coopr_install

Pyomo 경로에 상대 경로 실행 파일을 배치 하 여 다음 명령을 시작:

노아-맥북-공기 % 소스 Coopr/빈/활성화

Pyomo-Pyomo를 사용 하 여 도움말을 보려면 help 명령을 사용 하 여:

(COOPR) 노아-맥북-공기 %Pyomo-도움말

컴파일러 가상 파이썬 환경 작성기 (VIRTUALENV) 및 Pyomo를 사용 하도록 해야 합니다. OS X에서 XCode 개발자 도구 명령줄 도구를 사용 합니다. 리눅스는 GNU 컴파일러 컬렉션 (GCC)을 사용 합니다. 이 가상 환경을 초기화 한 후에 다음 두 가지 방법 중 하나에 문제를 해결 하기 위해 Pyomo를 사용할 수 있습니다.

Pyomo 명령줄 도구를 사용 하 여

: (COOPR) 노아-맥북-공기 % Pyomo my_problem.py-해결사 glpk = 또는, 스크립트에서 초기화 코드를 포함 하 고 파이썬 인터프리터를 통해 그것을 실행:





목록 1입니다. 스크립트에서 전화 Pyomo


#This #pyomo 명령줄 외부 실행 되도록 스크립트를 허용 하는 옵션 코드 경로입니다. 예를 들어: 파이썬 wyndor.pyif __name__ = '__main__': #This 명령줄 도구는 COOPR에서에서 Pyomo 무엇을 복제 . Solverfactory 선택 가져오기 선택 solverfactory ("glpk") 인스턴스를 = = model.create () Opt.solve (인스턴스) #sends Resul = TS를 stdout Results.write ()

Pyomo 하나 이상의 솔루션 (해결사) 설치 되어 있다고 가정 합니다. GNU 선형 프로그래밍 키트 (GLPK)는 기본 솔루션입니다. 사용 하는 솔루션에 대 한 설치 지침을 참조 하십시오. Pyomo 경로에 솔루션을 찾을 수 있는지 확인 하십시오.