具体模型阅读 xlsx 文档 Pyomo

Question

我目前正在研究具体模型，但是，由于参数大小，以这种形式编写将近 200 个参数似乎非常困难：

model.time = Param(model.WORKS, model.MODELS, initialize={(1,1):2, (2,1):1, (3,1):4, (4,1):2, (5,1):3, (6,1):3, (7,1):1, (8,1):2, (1,2):1, (2,2):2, (3,2):1, (4,2):3, (5,2):3, (6,2):2, (7,2):1, (8,2):1.....})

这只是参数之一。我想从 xls 文档中读取表格，如下所示：

data.load(filename="excel.xlsx", range="Btable", format='set', set='B')

由于字典和具体公式的数量，很难将模型转化为抽象模型。

知道怎么做吗？提前致谢。

Answer 1

这绝对是你能做到的。 Bill Hart 比我更熟悉 Pyomo 提供的 DataPortal 界面。

我个人会使用 pandas 导入 Excel 数据，然后编写函数（规则）使用 pandas DataFrame 创建 Param对象 xls_data:

xls_data = pandas.read_excel(**see pandas documentation**)

print(xls_data)  # This can help with debugging

@model.Param(model.WORKS, model.MODELS)
def time(m, wrks, mods):
    return float(xls_data[**appropriate index from pandas**])

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