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Pyomo 6.9.2 版本发布:优化建模工具的重要更新

2025-06-20 04:27:07作者:羿妍玫Ivan

项目简介

Pyomo 是一个开源的 Python 优化建模工具包,它提供了丰富的功能来构建和求解各种数学优化问题。作为 Python 生态系统中最受欢迎的优化建模工具之一,Pyomo 支持线性规划、非线性规划、混合整数规划等多种优化问题类型,并集成了众多商业和开源求解器。

版本亮点

Pyomo 6.9.2 是该系列的一个重要维护版本,在保持稳定性的同时引入了多项改进和新特性。本次更新主要围绕以下几个方面展开:

  1. Python 版本支持调整:移除了对 Python 3.8 的支持,这是为了跟进 Python 生态系统的演进,确保用户能够使用更现代的 Python 特性。

  2. 新算法实现:在 GDPOpt 模块中新增了基于逻辑的离散最速下降算法(Logic-Based Discrete-Steepest Descent Algorithm),这为处理广义析取规划(GDP)问题提供了新的求解方法。

  3. 外部函数扩展:新增了三次样条插值的外部函数支持,这使得在优化模型中处理插值数据更加方便和高效。

  4. 求解器接口改进:包括对即将发布的 knitro Python 包的支持,以及持续进行的求解器接口重构工作(v2 版本)。

核心改进详解

1. 数值计算与表达式处理

本次更新在数值计算方面做了多项改进:

  • 增加了对 calc_variable_from_constraint 函数中表达式溢出的防护措施
  • 实现了关系表达式生成的多重分派机制
  • 改进了组件 __call__ 实现中的异常类型检查

这些改进使得 Pyomo 在处理复杂数学表达式时更加健壮,减少了潜在的计算错误。

2. 求解器接口增强

Pyomo 6.9.2 对多个求解器接口进行了优化:

  • 修复了 XpressPersistent 中 update_var 的 bug
  • 改进了 IPOPT v2 接口中 AMPLFUNC 条目的处理
  • 增强了 MOSEK 选项的处理能力
  • 允许 HiGHS 接口响应键盘中断
  • 为即将发布的 knitro Python 包提供了支持

这些改进使得 Pyomo 与各种求解器的交互更加稳定和高效。

3. 文档与测试改进

文档方面:

  • 标准化了示例导入方式
  • 新增了 LD-SDA 算法的文档
  • 修复了文档中的链接问题
  • 更新了未来求解器接口的文档
  • 完善了 BlockData.clone 的文档说明

测试方面:

  • 改进了测试框架对 pathlib 的处理
  • 增加了对 IDAES 求解器的支持
  • 优化了数值表达式分派器的测试驱动
  • 解决了间歇性测试失败问题

这些改进提升了 Pyomo 的文档质量和测试覆盖率,为用户和开发者提供了更好的体验。

贡献包更新

Pyomo 的多个贡献包也获得了重要更新:

  1. cspline_external:新增了三次样条插值函数支持,为需要插值计算的优化问题提供了便利。

  2. DoE (实验设计):修正了在使用 FIM 下三角矩阵时的初始化问题。

  3. FBBT (可行域边界收紧):修复了原生类型处理程序注册的 bug。

  4. PyNumero:增加了对灰箱模型的支持,扩展了数值优化能力。

  5. PyROS:多项改进包括:

    • 修改了决策规则顺序效率
    • 改进了离散不确定性下的第二阶段等式重构
    • 增加了不确定参数缩减功能

技术细节优化

本次更新还包含多项底层优化:

  1. 日志处理:支持将 LoggerAdapter 对象传递给 LogStream,增强了日志处理的灵活性。

  2. 初始化器改进:支持多列 DataFrame 的初始化,方便处理表格数据。

  3. ASL 构建系统:更新了 CMake 构建配置,提高了跨平台兼容性。

  4. 输出捕获:改进了 capture_output 对文件描述符的处理。

  5. 环境导入标准化:统一了 pyomo.environ 的导入方式,提高了代码一致性。

总结

Pyomo 6.9.2 是一个功能丰富且稳定的版本,它在算法实现、求解器支持、文档质量和底层优化等多个方面都有显著提升。对于需要使用 Python 进行优化建模的研究人员和工程师来说,这个版本提供了更强大的工具和更稳定的体验。

特别是新增的离散最速下降算法和三次样条插值支持,为特定类型的优化问题提供了新的解决方案。同时,对求解器接口的持续改进也确保了 Pyomo 能够充分利用各种商业和开源求解器的能力。

建议所有 Pyomo 用户考虑升级到这个版本,以获得更好的性能和更丰富的功能。对于新用户,这个版本也是一个很好的起点,可以体验到 Pyomo 强大的优化建模能力。

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