Optimization 用PYOMO/PYSP求解MINLP

团队

目前我正在研究一个非线性随机优化问题。到目前为止，工具箱真的很有用，谢谢！但是，添加非线性约束会导致错误。我使用古罗比解算器。该问题是由以下约束导致的

def max_pcr_power_rule(model, t):
    if t == 0:
        return 0 <= battery.P_bat_max-model.P_sc_max[t+1]-model.P_pcr
    else:       
        return model.P_trade_c[t+1] + np.sqrt(-2*np.log(rob_opt.max_vio)) \
        *sum(model.U_max_pow[t,i]**2 for i in set_sim.tme_dat_stp)**(0.5) \
        <= battery.P_bat_max-model.P_sc_max[t+1]-model.P_pcr
model.max_pcr_power = Constraint(set_sim.tme_dat_stp, rule=max_pcr_power_rule)

def最大功率规则（t型）：
如果t==0：
返回0正如Erwin在评论中提到的，Gurobi通常不适用于非线性问题。
Gurobi只能处理线性问题（和一些二次问题）。ipopt误差与无法在零处计算pow函数的梯度有关。通常，这可以通过在相应的x变量上设置一个小的下限来解决。在您的例子中，您有一个表达式，所以引入一个新的变量和等式约束，以便可以应用此边界。