solving pyomo models
solving concretemodels
opt = pyo.solve***ctory(『glpk』)opt.solve(model)
solving abstractmodels
instance = model.create_instance()opt = pyo.solve***ctory(『glpk』)
opt.solve(instance)
如果從concretemodel開始，那麼新增到模型中的每個元件都將被完全構造並初始化；如果從abstractmodel開始，構造過程分為兩個階段，在第一次宣告並將元件附加到模型時，這些元件是空容器，還沒有完全構造好，即使您顯式地提供資料。
數學建模筆記01
機理分析 根據對客觀事物特性的認識，找出反映內部機理的數量規律 測試分析 將物件看作 黑箱 通過對量測資料的統計分析，找出與資料擬合最好的模型 二者結合 用機理分析建立模型結構,用測試分析確定模型引數 機理分析沒有統一的方法，主要通過例項研究 case studies 來學習。以下建模主要指機理分析...
數學建模方法 01 模糊數學
現象的劃分 現象具體現象 確定性現象 水加溫到100攝氏度就沸騰 隨機現象 擲骰子，其中一面向上 模糊現象 今天天氣很熱 處理現實物件的數學模型可分為三大類 模型模型介紹 確定性數學模型 背景物件具有確定性或固定性 隨機性數學模型 背景物件的發生具有或然性或隨機性 模糊性數學模型 背景物件及其關係均...
《需求工程 軟體建模與分析》01
一 滿足需求就是解決問題 問題解決的 兩個方面 問題域與解系統 首先，我們需要簡要了解這兩點的概念。第一，問題域是需求的背景，要理解需求就必須先理解問題域。問題域的背景資訊又被稱為問題域特性 problem domain feature 與需求相區別的是，問題域是自治的，它有自己的執行規律，而且這些...