分段多维

pyomo.core.kernel.piecewise_library.transforms_nd.piecewise_nd(tri, values, input=None, output=None, bound='eq', repn='cc')[source]

模拟一个多变量分段线性函数。

此函数接受一个D维三角剖分和与该三角剖分点相关联的函数值列表，并将此输入数据转换为一组变量和约束，这些变量和约束在输入变量的D维向量和单个输出变量之间强制执行分段线性关系。在一般情况下，此转换需要使用离散决策变量。

Parameters:

tri (scipy.spatial.Delaunay) –
离散变量域上的三角剖分。可以使用变量列表通过实用函数 util.generate_delaunay() 生成。必需的属性：
- points: 一个形状为 (npoints, D) 的数组，列出离散点的 D 维坐标。
- simplices: 一个形状为 (nsimplices, D+1) 的整数数组，指定定义每个三角剖分单纯形的点向量的 D+1 个索引。
值 (numpy.array) – 一个形状为 (npoints,) 的数组，表示在三角剖分点数组中每个坐标处的分段函数的值。
input – 一个长度为D的变量或表达式列表，作为分段函数的输入。
output – 被约束为分段线性函数输出的变量。
bound (str) –
对输出表达式施加的约束类型。可以是以下之一：
- ’lb’: y <= f(x)
- ’eq’: y = f(x)
- ’ub’: y >= f(x)
repn (str) –
使用的分段表示类型。可以是以下之一：
- ’cc’: 凸组合

Returns:

Return type:

TransformedPiecewiseLinearFunctionND