Python 3.x 如何在Pyomo中声明二维和三维向量

我试图用Pyomo解决一个优化问题。为此，我需要声明一个二维向量和一个三维向量。两个向量只能存储[0,1]

斯里兰卡和Xrij

R=3 V=8 1Axel Kemper（在评论中）是正确的

ipopt

是一个非线性规划解算器，自动假定您打算松弛离散值

对于线性离散问题，有

cbc

和

glpk

自由解算器

gurobi

和

cplex

是主要的商业解决方案

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对于非线性离散问题，

couenne

和

bonmin

是自由解算器。还提供了其他几种商业和学术解决方案。

如前所述：

IPOPT

不适用于整数和二进制问题。它将二进制变量视为实数。感谢陈琪的帮助我尝试了couenne solver，但评估结果需要花费太多时间（4小时）。我的问题是非线性的，它有445个约束条件，248个二进制变量和8个整数变量，边界为1到8。他们是否有其他快速获得结果的方法。您需要有保证的全局优化结果吗？是的，我需要全局优化。

scip

有免费学术许可证，因此您可以尝试。否则，

baron

是一个很好的商业选择。你的问题也是非凸的吗？是的，我的问题是非凸的。除了这两个选项之外，还有什么可能的选项来完成这项工作？

model.IDXV = range(v+1)
model.IDXR = range(r+1)
model.x=Var(model.IDXR,model.IDXV,model.IDXV,within=Binary,initialize=0)
model.s=Var(model.IDXR,model.IDXV,within=Binary,initialize=0)