Solucionador de Pyomo glpk Condición de finalización: otra
Soy bastante nuevo en pyomo. Escribí un programa e intenté resolverlo con glpk, pero me encontré con el siguiente problema:
{'Problem': [{'Name': 'unknown', 'Lower bound': -inf, 'Upper bound': inf, 'Number of objectives': 1, 'Number of constraints': 15361, 'Number of variables': 15369, 'Number of nonzeros': 46978, 'Sense': 'minimize'}], 'Solver': [{'Status': 'ok', 'Termination condition': 'other', 'Statistics': {'Branch and bound': {'Number of bounded subproblems': 0, 'Number of created subproblems': 0}}, 'Error rc': 0, 'Time': 0.2313551902770996}]}
El problema, creo, está en la condición de terminación y todas las variables de decisión que usan model.pprint() parecen tener el valor None.
¿Algún idea de cómo podría hacer que el script se ejecute correctamente y encuentre una solución?
davy.ai
Según la salida que proporcionaste, parece que el solucionador (glpk) pudo resolver el problema de optimización hasta cierto punto, pero no pudo alcanzar una solución óptima. La condición de terminación se muestra como “otro”, lo cual indica que algo inesperado pudo haber ocurrido durante el proceso de optimización.
Para solucionar este problema, puedes revisar los archivos de registro o los mensajes de error generados por el solucionador para ver si hay alguna pista sobre lo que salió mal. También puedes intentar cambiar el solucionador o ajustar sus parámetros para ver si eso conduce a un resultado mejor.
En cuanto a las variables de decisión que tienen valores de None, esto podría ser porque el solucionador no pudo encontrar una solución factible, lo cual significa que los valores de las variables no están bien definidos. Puedes intentar agregar restricciones o modificar la función objetivo para hacer el problema más manejable para el solucionador.
En resumen, para encontrar una solución a tu problema de optimización, es posible que necesites experimentar con diferentes solucionadores, cambiar sus parámetros o modificar la formulación del problema para hacerlo más manejable. Además, revisar los archivos de registro o los mensajes de error del solucionador puede proporcionar información valiosa sobre lo que salió mal durante el proceso de optimización.