给定点的非线性pyomo约束的梯度

Question

我（反复地）需要给定点的非线性pyomo约束con数值梯度信息（即，相应pyomo模型的变量都设置为特定值）。 我已经阅读了这篇文章，并决定（稍作修改）

from pyomo.core.base.symbolic import differentiate

var_list = list(model.component_objects(Var, active=True))
grad_num = [value(partial) for partial in differentiate(g_nu.body, wrt_list=vars)] 

应该达到我的目的。

但是，下面的示例已经失败，可能是由于出现了指数函数：

from pyomo.environ import *

model = ConcreteModel()
model.x_1 = Var()
model.x_2 = Var()
model.constr = Constraint(expr = 2*(model.x_1)**4+exp(model.x_2)<=3)
model.x_1.set_value(1)
model.x_2.set_value(1)
varList = list(model.component_objects(Var, active=True))
grad = [value(partial) for partial in differentiate(model.constr.body, wrt_list=varList)]

DeveloperError：内部Pyomo实现错误：“在表达式> exp（x1）的运算符图中找不到对称表达式类型'exp'”请将此问题报告给Pyomo开发人员。

所以，我的问题是：pyomo是否可以一般区分诸如指数函数/平方根之类的表达式，而我的示例只是不幸的巧合，可以很容易地解决吗？ 我将处理来自MINLPLIB的各种模型，并且一些区分出现的表情的工具至关重要。

Answer 1

这个错误在Pyomo 5.2中存在，在Pyomo 5.3中已解决。 升级到5.3可解决此问题，并且您的示例可以正常工作（ from pyomo.core.base.symbolic import differentiate添加from pyomo.core.base.symbolic import differentiate ）。