使用带有并行运行的不同选项的求解器来解决优化问题

问题描述

我在Pyomo中有一个优化model，可以通过SolverFactory解决。

 Solver = pyo.SolverFactory('ipopt')
 result = Solver.solve(model)

由于我的问题是非线性的，因此我一直在尝试使用不同的求解器选项，并且我注意到“ hessian近似”选项会有所不同，有时会因“ exact”设置而导致局部最优，但有时会失败并产生具有“有限内存”的局部最优。 我正在考虑的是使过程并行化->使用两个具有不同选项的并行求解器运行模型，并在一个成功的情况下中断另一个（通常一个设置无法找到解决方案，而另一个设置可以找到解决方案，反之亦然）。

我想问怎么做。我找到了有关多处理库以及如何进行并行化的信息...并且它起作用了，但是在我的案例中，我正努力解决三个要点：

• 如何并行运行求解器，以便使用不同的选项
• 成功后如何打破另一过程
• 如何在并行运行之外保存成功过程的结果

谢谢！

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

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