将优化模型放入循环中

Question

我想把一个优化模型放在一个循环中，以便用持久解算器进行一些重新优化。我已经编写了提取数据和模型的所有代码。现在我需要把不同的部分放在函数中，以便调用它们。

目标是做这样的事情：

for file in files:
data = extract_data(file)
model = construct_model(data)
model.solve()
for iter in ...:
# resolve model
# save results

基本上，我只使用条件语句来提取数据，从未使用过函数，所以我所做的是将所有代码复制到这样的函数中：(我有1000多行(：

def extract_data():    
Nurse_DayoffID_D = {}
UDay_ID = []
for k,v in ID_Dayoff.items():
for x,d in enumerate(v):
Nurse_DayoffID_D[(k,x+10)]=d
UDay_ID.append(x+10)

[...]
return

现在，如果我对具体模型也这样做：

def model():
model.N = Set(initialize = N)
[...]
def obj_function(model):
return(
sum(Penalty_Sigma * model.w[n,d1,d2] + Penalty_Tau * model.r[n,d1,d2] for (d1,d2) in P)
[...]
)
model.ObjFunction = Objective(rule=obj_function, sense=minimize)
def constraint_1(model, s, d):
return sum(model.x[n, s, d] for n in model.N) == R[d,s]
model.C1 = Constraint(model.S, model.D, rule=constraint_1)

[...]

return

for file in files:
data = extract_data(file)
model = construct_model(data)
model.solve()
for iter in ...:
# resolve model
# save results

你认为它没用了吗？

Answer 1

1. 它会工作的
2. 我建议您不要使用单词iter，因为它是Python内置函数

对于给定的迭代次数，您可以执行：

# Run it 3 times
for _ in range(3):
results = process_model()
save_results(results)