多起点
(类来自 pyomo.contrib.multistart.multi)
- class pyomo.contrib.multistart.multi.MultiStart[source]
基础类：
object求解器包装器，它在多个起始点进行初始化。
# TODO: 同时返回适当的对偶值
下面的关键字参数是为
solve函数指定的。- Keyword Arguments:
策略 (In(dict_keys(['rand', 'midpoint_guess_and_bound', 'rand_guess_and_bound', 'rand_distributed', 'midpoint'])), default='rand') –
指定重启策略。
”rand”: 在变量边界之间随机选择
”midpoint_guess_and_bound”: 当前值和最远边界之间的中点
”rand_guess_and_bound”: 在当前值和最远边界之间随机选择
”rand_distributed”: 在均匀分布的值中随机选择
”midpoint”: 边界之间的精确中点。如果使用此选项，多次迭代是无用的。
solver (默认='ipopt') – 使用的求解器，默认为ipopt
solver_args (default={}) – 传递给求解器的关键字参数字典。
iterations (默认=10) – 指定迭代次数，默认为10。如果指定为-1，将使用高置信度停止规则
stopping_mass (default=0.5) – 用于高置信度停止规则的最大允许估计缺失质量，仅与随机策略一起使用。参数越低，规则越严格。值范围在 (0, 1] 之间。
stopping_delta (default=0.5) – 1减去高置信度停止规则所需的置信水平，仅用于随机策略。参数越低，规则越严格。值范围在(0, 1]之间。
suppress_unbounded_warning (bool, default=False) – 如果为True，则抑制跳过无界变量的警告。
HCS_max_iterations (default=1000) – 在中断高置信度停止规则之前的最大迭代次数。
HCS_tolerance (default=0) – HCS目标值相等的容差。默认为Python浮点数相等精度。
- __init__()
方法
__init__()available([exception_flag])检查求解器是否可用。
license_is_valid()solve(model, **kwds)属性
CONFIG成员文档