优化：关于AMP（Pyomo），Scipy，Matlab

Question

我不熟悉优化和代数建模语言（AML）。到目前为止，我在Matlab中解决了一些简单的优化问题。我的问题：像python库“Pyomo”和python这样的AMP包有什么区别scipy.optimize公司"? 我将开始研究工程中的一些混合整数非线性规划-你会推荐使用AML吗？在

谢谢-我期待你的评估

Answer 1

像AMPL和GAMS这样的代数建模语言最接近数学，在编写更复杂的模型时也最简洁。你可以通过下载学生/评估版本来试用。两者都支持多个MINLP解算器。此外，它们还提供了自动微分（在处理更复杂的非线性模型时非常有用）。这些产品的目标是复杂、大型和稀疏的模型，这些模型在较低级别的系统中更难开发和维护。这些系统对MINLP解算器也有最广泛的支持。在

Pyomo和Julia/Jump更接近它们所嵌入的编程语言。Pyomo使用AMPL解算器，这样就可以直接访问一组解算器。如果您是一个经验丰富的Python或Julia程序员，这些工具可能有一个优势。在

在scipy.optimize公司确实更难使用，并且适合于较小的问题。它们只支持一些稠密解算器，并且您需要自己提供渐变（除非您希望依赖于有限差分估计），并且您的模型必须以较低级别的格式表示。这有点类似于Matlab。有一些用于Matlab的第三方工具可以帮助建模（例如Tomlab、Yalmip）。在

最后，您可能想看看NEOS，在那里可以尝试不同的系统。在

在回答这些问题时，我经常说的一件事是：看看你的同事使用了什么。使用同一个软件有很多优点：更容易交换模型和数据，并且可以互相帮助解决问题。在