Pyomo - Pyomo
Разработано | Габриэль Хакебайль Уильям Э. Харт Карл Лэрд Бетани Николсон Джон Сиирола Жан-Поль Ватсон Дэвид Вудрафф |
---|---|
Впервые появился | 2008 |
Стабильный выпуск | 5.6.7 / 7 ноября 2019 г. |
Операционные системы | Кроссплатформенность: Linux, Mac OS X и Windows |
Лицензия | Лицензия BSD |
Расширения имени файла | .py |
Интернет сайт | www |
Под влиянием | |
Python, AMPL, Общая система алгебраического моделирования |
Pyomo это собрание Python программные пакеты для построения моделей оптимизации.[1][2]
Pyomo был разработан Уильямом Хартом и Жан-Полем Ватсоном в Сандийские национальные лаборатории и Дэвид Вудрафф в Калифорнийский университет в Дэвисе. Значительные расширения Pyomo были разработаны Бетани Николсон и Джоном Сиирола в Сандийские национальные лаборатории, Карл Лэрд в Университет Пердью, и Габриэль Хакебайль. Pyomo - это проект с открытым исходным кодом, который находится в свободном доступе, и он лицензирован с BSD лицензия. Pyomo разрабатывается как часть МОНЕТА-ИЛИ проект. Pyomo - это популярный программный пакет с открытым исходным кодом, который используется различными правительственными учреждениями и академическими учреждениями.
Функции
Pyomo позволяет пользователям формулировать оптимизация проблемы в Python способом, аналогичным нотации, обычно используемой в математической оптимизации. Pyomo поддерживает объектно-ориентированный стиль формулирования моделей оптимизации, которые определяются с помощью множества компонентов моделирования: наборов, скалярных и многомерных параметров, переменных решения, целей, ограничений, уравнений, дизъюнкций и многого другого. Модели оптимизации могут быть инициализированы данными Python, а внешние источники данных могут быть определены с помощью электронные таблицы, базы данных, различные форматы текстовых файлов. Pyomo поддерживает как абстрактные модели, которые определены без данных, так и конкретные модели, которые определены с данными. В обоих случаях Pyomo позволяет разделить модель и данные.
Pyomo поддерживает десятки решатели, как с открытым исходным кодом, так и коммерческие, включая многие решатели, поддерживаемые AMPL, PICO, CBC, CPLEX, IPOPT, Гуроби и ГЛПК. Pyomo может вызывать решатель напрямую или асинхронно с менеджером решателя. Менеджеры решателей поддерживают удаленное асинхронное выполнение решателей, что поддерживает параллельное выполнение скриптов Pyomo. Взаимодействие с решающей программой осуществляется с помощью различных интерфейсов решающей программы, в зависимости от используемой решающей программы. AMPL поддерживает очень общий интерфейс. nl (формат).
Связанное программное обеспечение
Следующие программные пакеты интегрируют Pyomo в качестве библиотеки для поддержки моделирования и анализа оптимизации:
- SolverStudio позволяет использовать Excel для редактирования, сохранения и решения моделей оптимизации, построенных с использованием различных языков моделирования, включая Pyomo.[3] Pyomo поставляется с SolverStudio программного обеспечения.
- ТЕМОА (Инструменты для оптимизации и оценки энергетической модели) - это платформа моделирования с открытым исходным кодом для проведения анализа энергетической системы.[4] Основным компонентом TEMOA является модель оптимизации экономии энергии. Эта модель сформулирована и оптимизирована с помощью Pyomo.
- MinPower это набор инструментов с открытым исходным кодом для студентов и исследователей в области энергосистем. Он разработан, чтобы сделать работу со стандартными моделями энергосистем простой и интуитивно понятной.[5] MinPower использует Pyomo для разработки и оптимизации этих моделей энергосистем.
Смотрите также
Рекомендации
- ^ Уильям Э. Харт; Карл Д. Лэрд; Жан-Поль Ватсон; Дэвид Л. Вудрафф; Габриэль А. Хакебайль; Бетани Л. Николсон; Джон Д. Сирола (2017). Pyomo - Оптимизационное моделирование на Python. Springer. ISBN 978-3-319-58821-6.
- ^ Харт, Уильям; Жан-Поль Ватсон; Дэвид Л. Вудрафф (2011). «Pyomo: моделирование и решение математических программ на python». Математическое программирование вычислений. 3 (3). Дои:10.1007 / s12532-011-0026-8.
- ^ Мейсон, Эндрю (2013). «SolverStudio: новый инструмент для лучшей оптимизации и имитационного моделирования в Excel». ИНФОРМАЦИЯ Об образовании. 14 (1). С. 45–52. Дои:10.1287 / ited.2013.0112.
- ^ ДеКаролис, Джозеф; Кевин Хантер; Сарат Срипати (2010). «Проект TEMOA: инструменты для оптимизации и анализа энергетической модели» (PDF). Стокгольм, Швеция.
- ^ Гринхолл, Адам; Рич Кристи; Жан-Поль Ватсон (2012). «Minpower: инструментарий для оптимизации энергосистем» (PDF).
внешняя ссылка
- Статьи с сайта IBM developerWorks:
- "Pyomo встречает фэнтези-футбол". 2015-01-27.
- APOPT Решатель для Решения LP, QP, MILP, NLP и MINLP в Pyomo