Pyomo：强大的优化建模工具库

375 2024-10-27

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文章来源：

Python学习杂记

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Pyomo优化建模工具应用摘要

Pyomo优化建模工具概述

Pyomo是一个基于Python的优化建模工具，专注于构建和求解线性、非线性以及混合整数优化模型。它能够配合多种求解器，如GLPK、Cplex和Gurobi，来解决实际问题。本文将探讨Pyomo在不同领域，包括生产规划、供应链管理和能源系统分析等方面的应用。

应用案例：生产规划

以一个简单的生产规划问题为例，介绍Pyomo的应用。考虑一家工厂，生产两种产品，产品A和产品B。产品A的生产成本为3元、销售价值为6元，而产品B的生产成本为4元、销售价值为7元。工厂共有6台机器，每台机器每天工作8小时，工厂每天工作24小时。产品A每单位需1小时，产品B每单位需2小时生产时间。本案例旨在规划生产以最大化利润。

代码与结果

使用Pyomo定义模型对象和决策变量，通过设定目标函数和约束条件来形成优化模型。在这个案例中，目标函数为最大化利润，即销售价值减去生产成本。约束条件包括机器的工作时间限制。以下是Pyomo代码的简要展示：

from pyomo.environ import *
# 创建模型对象
model = ConcreteModel()
# 定义决策变量
model.x = Var(['A', 'B'], within=NonNegativeReals)
# 定义目标函数
model.profit = Objective(expr=6*model.x['A'] + 7*model.x['B'] - 3*model.x['A'] - 4*model.x['B'], sense=maximize)
# 定义约束条件
model.machine_constraint = Constraint(expr=1*model.x['A'] + 2*model.x['B'] <= 48)

通过设定的决策变量和约束条件，利用Pyomo可以求解出工厂的最优生产计划，从而实现利润最大化。

摘要结束。

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