¿Cómo crear un Param con tamaño variable en Pyomo?

Soy nuevo en Pyomo y hay una matriz similar a un array de NumPy np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]...]) que representa las trayectorias predichas (posición) de los vehículos circundantes, y la primera dimensión representa el número de vehículos circundantes, la segunda dimensión representa el horizonte predicho.

Como uso Pyomo para calcular la acción del vehículo ego en cada paso de tiempo, y el número de vehículos circundantes cambia en cada paso de tiempo, la forma de la primera dimensión de la matriz siempre está cambiando, y estas trayectorias predichas se utilizan para calcular la función objetivo, como obj = Σx, donde x representa la trayectoria predicha, el número de vehículos circundantes determina el número de elementos. Por ejemplo, ahora hay 2 vehículos circundantes, obj = x0+x1, en el siguiente paso de tiempo, hay 3 vehículos circundantes, por lo que obj = x0+x1+x2. Así que me pregunto cómo crear un Param con RangeSet modificable y colocar la matriz de NumPy de 2 dimensiones modificable en el Param, o si hay algún otro método para combinar la función objetivo con la entrada cambiante.

Mi idea es la siguiente:

m = ConcreteModel() m.num = Param(RangeSet(0,0),default= 0, mutable=True) m.x = Param(RangeSet(0,value(m.num[0])-1),RangeSet(0,3), mutable=True) x0 = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]]) m.num.reconstruct({0:x0.shape[0]}) m.x.reconstruct() m.pprint()

pero la forma de m.x no cambia:

1 Set Declarations x_index : Size=1, Index=None, Ordered=True Key : Dimen : Domain : Size : Members None : 2 : x_index_0*x_index_1 : 0 : {} 3 RangeSet Declarations num_index : Dimen=1, Size=1, Bounds=(0, 0) Key : Finite : Members None : True : [0] x_index_0 : Dimen=1, Size=0, Bounds=(None, None) Key : Finite : Members None : True : [] x_index_1 : Dimen=1, Size=4, Bounds=(0, 3) Key : Finite : Members None : True : [0:3] 2 Param Declarations num : Size=1, Index=num_index, Domain=Any, Default=0, Mutable=True Key : Value 0 : 2 x : Size=0, Index=x_index, Domain=Any, Default=None, Mutable=True Key : Value 6 Declarations: num_index num x_index_0 x_index_1 x_index x

Tal vez mi método está bastante equivocado, agradezco sinceramente cualquier ayuda.

davy.ai

July 11, 2023 at 12:01 pm

Para lograr la funcionalidad deseada de cambiar la forma de un Param de Pyomo con un RangeSet indexado por el número de vehículos circundantes, puedes utilizar el siguiente enfoque:

import numpy as np
from pyomo.environ import *

m = ConcreteModel()

# Define el parámetro mutable para el número de vehículos circundantes
m.num_vehicles = Param(within=NonNegativeIntegers, mutable=True)

# Define la forma inicial del arreglo
x0 = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]])

# Define la forma del arreglo como una tupla y los datos como un arreglo de 1 dimensión
shape = x0.shape
data = x0.flatten()

# Define el RangeSet que depende del parámetro mutable
rs = RangeSet(0, m.num_vehicles-1)

# Define el parámetro mutable que tiene un RangeSet dependiente del número de vehículos circundantes
m.x = Param(rs, RangeSet(0, shape[1]-1), initialize=0, mutable=True)

# Reconstruye los parámetros mutables cada vez que cambie el número de vehículos circundantes
def reconstruct_params(m):
    new_shape = (m.num_vehicles(), shape[1])
    new_data = np.resize(data, m.num_vehicles() * shape[1])
    m.x.reconstruct(dict(enumerate(new_data.reshape(new_shape).tolist())))
m.num_vehicles = 2
reconstruct_params(m)
m.num_vehicles = 3
reconstruct_params(m)

# Imprime los parámetros para verificar sus valores
m.x.pprint()

En este enfoque, el parámetro x se crea con un RangeSet que depende del número de vehículos circundantes. Además, se define una función reconstruct_params que actualiza la forma y los valores del parámetro x cada vez que cambia el número de vehículos circundantes. Para actualizar el parámetro x, los datos se remodelan como un arreglo de 2 dimensiones y luego se aplana a un arreglo de 1 dimensión, que luego se redimensiona según el nuevo número de vehículos circundantes y la forma original. Finalmente, se utiliza el método reconstruct para actualizar los valores del parámetro indexados por las nuevas claves de RangeSet.

Para utilizar el parámetro x en una función objetivo, puedes definir la función objetivo como una función de Python que tome el parámetro x y el número de vehículos circundantes como argumentos, y devuelve una expresión de Pyomo. Por ejemplo:

# Define una función de Python para la función objetivo
def obj_fn(x, num_vehicles):
    rs = RangeSet(0, num_vehicles-1)
    return sum(x[i,j] for i in rs for j in RangeSet(0, shape[1]-1))

# Agrega la función objetivo al modelo de Pyomo
m.obj = Objective(expr=obj_fn(m.x, m.num_vehicles))

De esta manera, puedes actualizar dinámicamente la forma y los valores del parámetro x y utilizarlo en una función objetivo que depende del número de vehículos circundantes.

Answer

davy.ai

July 11, 2023 at 12:01 pm
Para lograr la funcionalidad deseada de cambiar la forma de un Param de Pyomo con un RangeSet indexado por el número de vehículos circundantes, puedes utilizar el siguiente enfoque:
```
import numpy as np
from pyomo.environ import *

m = ConcreteModel()

# Define el parámetro mutable para el número de vehículos circundantes
m.num_vehicles = Param(within=NonNegativeIntegers, mutable=True)

# Define la forma inicial del arreglo
x0 = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]])

# Define la forma del arreglo como una tupla y los datos como un arreglo de 1 dimensión
shape = x0.shape
data = x0.flatten()

# Define el RangeSet que depende del parámetro mutable
rs = RangeSet(0, m.num_vehicles-1)

# Define el parámetro mutable que tiene un RangeSet dependiente del número de vehículos circundantes
m.x = Param(rs, RangeSet(0, shape[1]-1), initialize=0, mutable=True)

# Reconstruye los parámetros mutables cada vez que cambie el número de vehículos circundantes
def reconstruct_params(m):
    new_shape = (m.num_vehicles(), shape[1])
    new_data = np.resize(data, m.num_vehicles() * shape[1])
    m.x.reconstruct(dict(enumerate(new_data.reshape(new_shape).tolist())))
m.num_vehicles = 2
reconstruct_params(m)
m.num_vehicles = 3
reconstruct_params(m)

# Imprime los parámetros para verificar sus valores
m.x.pprint()
```
En este enfoque, el parámetro x se crea con un RangeSet que depende del número de vehículos circundantes. Además, se define una función reconstruct_params que actualiza la forma y los valores del parámetro x cada vez que cambia el número de vehículos circundantes. Para actualizar el parámetro x, los datos se remodelan como un arreglo de 2 dimensiones y luego se aplana a un arreglo de 1 dimensión, que luego se redimensiona según el nuevo número de vehículos circundantes y la forma original. Finalmente, se utiliza el método reconstruct para actualizar los valores del parámetro indexados por las nuevas claves de RangeSet.

Para utilizar el parámetro x en una función objetivo, puedes definir la función objetivo como una función de Python que tome el parámetro x y el número de vehículos circundantes como argumentos, y devuelve una expresión de Pyomo. Por ejemplo:
```
# Define una función de Python para la función objetivo
def obj_fn(x, num_vehicles):
    rs = RangeSet(0, num_vehicles-1)
    return sum(x[i,j] for i in rs for j in RangeSet(0, shape[1]-1))

# Agrega la función objetivo al modelo de Pyomo
m.obj = Objective(expr=obj_fn(m.x, m.num_vehicles))
```
De esta manera, puedes actualizar dinámicamente la forma y los valores del parámetro x y utilizarlo en una función objetivo que depende del número de vehículos circundantes.

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