尝试使用pyomo和bonmin来求解模型。模型未正确传递到求解器

首先，让我们来了解一下你提到的两个工具：pyomo和bonmin。

1. Pyomo: Pyomo是一个用于建模和求解数学优化问题的Python开源软件包。它提供了一种声明式建模语言，使得用户可以使用Python语法来描述优化问题。Pyomo支持线性规划、整数规划、非线性规划、混合整数规划等多种优化问题类型，并且可以与各种求解器进行集成。

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云弹性MapReduce（EMR）是一个大数据处理和分析的云服务，可以帮助用户高效地处理和分析大规模数据集。EMR提供了强大的计算和存储能力，可以与Pyomo等工具结合使用，进行大规模优化问题的建模和求解。

1. Bonmin: Bonmin是一个开源的非线性整数规划求解器，它是COIN-OR（Computational Infrastructure for Operations Research）项目的一部分。Bonmin使用分支定界算法来求解非线性整数规划问题，可以处理约束条件和目标函数为非线性的情况。

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云容器服务（TKE）是一个基于Kubernetes的容器管理平台，提供了高可用、弹性伸缩、安全可靠的容器化应用部署和管理能力。TKE可以与Bonmin等工具结合使用，将优化问题的求解过程部署在容器中，实现高效的优化计算。

针对你提到的问题，模型未正确传递到求解器，可能有以下几个原因和解决方法：

1. 检查模型定义：确保模型的定义正确无误。检查变量、约束和目标函数的定义是否符合问题要求，并且没有语法错误。
2. 检查模型传递：确认模型是否正确传递给了求解器。可以通过打印模型的信息或者调试代码来确认模型是否成功传递。
3. 检查求解器安装：确保求解器（如Bonmin）已经正确安装并配置。可以查看求解器的文档或官方网站来获取安装和配置的详细步骤。
4. 检查求解器接口：确认使用的求解器接口与Pyomo兼容。Pyomo提供了与多个求解器的接口，但不同的接口可能有不同的用法和要求。

如果以上步骤都没有解决问题，可以尝试以下方法：

• 更新软件包版本：确保使用的Pyomo和Bonmin版本是最新的，以避免已知的问题和错误。
• 检查日志和错误信息：查看求解器的日志和错误信息，以了解具体的错误原因，并根据错误信息进行调试和修复。
• 寻求帮助：如果问题仍然存在，可以在相关的论坛、社区或官方网站上寻求帮助。提供详细的错误描述和相关代码，以便其他人能够更好地理解和解决问题。

希望以上信息能够帮助你解决模型未正确传递到求解器的问题。如果需要更多帮助，请提供更多具体的错误信息和代码细节，以便我们能够更准确地帮助你解决问题。