将 Pyomo 导出到 .mps 文件时保留变量名称

因此,我目前正在使用一个 pyomo 模型,该模型具有多个正在并行解决的实例。问题是,解决它们需要 pyomo 相当长的时间(比如 2 到 3 秒,尽管gurobi 的解决部分大约需要 0.08 秒)。我发现,通过将 pyomo 实例导出到 .mps 文件中,然后将其提供给 gurobipy,我可以将整体速度提高 30%。

当我想使用已解决模型的变量时,问题就出现了,因为我注意到,当将原始实例从 pyomo 导出到 .mps 文件时,变量名称会丢失;它们都被命名为“x”(因此,例如 model.Delta、model.Pg、model.Alpha 等会变成 x1、x2、...、x9999,而不是 Delta[0]、Delta[1], ...阿尔法[99,99])。

有没有办法在导出模型时保留原来的变量名?


一只甜甜圈
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慕勒3428872

设法解决了!对于任何可能觉得这有用的人,我传递了一个带有“symbolic_solver_labels”的字典作为该方法的 io_options 参数,如下所示:instance.write(filename = str(es_) + ".mps", io_options = {"symbolic_solver_labels":True})现在我的变量在 .mps 文件中已正确标记!

Smart猫小萌

我使用Pyomo==5.6.9,在这个版本中,“io_options”应该使用不同的方式来设置。model.write(filename = "FILEPATH.mps", symbolic_solver_labels=True)我检查了 Pyomo(pyomo/repn/plugins/mps.py:ProblemWriter_mps.__call__) 的源代码,在我看来,传递给该函数的“io_options”是 **kargs 但不是字典。    def __call__(self,                 model,                 output_filename,                 solver_capability,                 io_options):        # Make sure not to modify the user's dictionary,        # they may be reusing it outside of this call        io_options = dict(io_options)                ...        # Use full Pyomo component names in the MPS file rather        # than shortened symbols (slower, but useful for debugging).        symbolic_solver_labels = \            io_options.pop("symbolic_solver_labels", False)                ...                if len(io_options):            raise ValueError(                "ProblemWriter_mps passed unrecognized io_options:\n\t" +                "\n\t".join("%s = %s" % (k,v) for k,v in iteritems(io_options)))
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