pyomo + reticulate 错误6句柄无效

Posted 2023-02-18

【中文标题】pyomo + reticulate 错误6句柄无效

【英文标题】：pyomo + reticulate error 6 the handle is invalid

【发布时间】：2019-10-16 04:51:20

【问题描述】：

我正在尝试运行pyomo 优化并收到错误消息[Error 6] The handle is invalid。不知道怎么解释，看了一圈好像和特权有关系但是我不是很懂。

在下面找到完整的错误跟踪以及重现它的玩具示例。

完整的错误跟踪：

py_run_file_impl（文件，本地，转换）中的错误：ApplicationError： 无法执行命令： 'C:\Users\xxx\AppData\Local\Continuum\anaconda3\envs\lucy\Library\bin\ipopt.exe c:\users\xxx\appdata\local\temp\tmpp2hmid.pyomo.nl -AMPL' 错误 消息：[错误 6] 句柄无效

详细的回溯：文件“”，第 46 行，在文件中 "C:\Users\xxx\AppData\Local\CONTIN~1\ANACON~1\envs\lucy\lib\site-packages\pyomo\opt\base\solvers.py", 第 578 行，在求解 _status = self._apply_solver() 文件“C:\Users\xxx\AppData\Local\CONTIN~1\ANACON~1\envs\lucy\lib\site-packages\pyomo\opt\solver\shellcmd.py”， 第 246 行，在 _apply_solver self._rc, self._log = self._execute_command(self._command) 文件“C:\Users\xxx\AppData\Local\CONTIN~1\ANACON~1\envs\lucy\lib\site-packages\pyomo\opt \求解器\shellcmd.py", 第 309 行，在 _execute_command 中 tee = self._tee 文件“C:\Users\xxx\AppData\Local\CONTIN~1\ANACON~1\envs\lucy\lib\site-packages\pyutilib\subprocess\processmngr.py”， 第 660 行，在 run_command 中

基于this 的可重现示例。

纯python代码（当我在python中运行它时，它可以在称为“lucy”的conda环境中运行）：

from pyomo.environ import *
infinity = float('inf')

model = AbstractModel()

# Foods
model.F = Set()
# Nutrients
model.N = Set()

# Cost of each food
model.c    = Param(model.F, within=PositiveReals)
# Amount of nutrient in each food
model.a    = Param(model.F, model.N, within=NonNegativeReals)
# Lower and upper bound on each nutrient
model.Nmin = Param(model.N, within=NonNegativeReals, default=0.0)
model.Nmax = Param(model.N, within=NonNegativeReals, default=infinity)
# Volume per serving of food
model.V    = Param(model.F, within=PositiveReals)
# Maximum volume of food consumed
model.Vmax = Param(within=PositiveReals)

# Number of servings consumed of each food
model.x = Var(model.F, within=NonNegativeIntegers)

# Minimize the cost of food that is consumed
def cost_rule(model):
    return sum(model.c[i]*model.x[i] for i in model.F)
model.cost = Objective(rule=cost_rule)

# Limit nutrient consumption for each nutrient
def nutrient_rule(model, j):
    value = sum(model.a[i,j]*model.x[i] for i in model.F)
    return model.Nmin[j] <= value <= model.Nmax[j]
model.nutrient_limit = Constraint(model.N, rule=nutrient_rule)

# Limit the volume of food consumed
def volume_rule(model):
    return sum(model.V[i]*model.x[i] for i in model.F) <= model.Vmax
model.volume = Constraint(rule=volume_rule)

opt = SolverFactory('ipopt')
instance = model.create_instance('diet.dat')
results = opt.solve(instance, tee=False)
results

在 R 中使用 reticulate 运行它的代码非常简单：

library(reticulate)
use_condaenv(condaenv = "lucy")
py_run_file("../pyomo_scripts/test.py")

最后为了完整起见，这是 diet.dat 文件（必须与 python/R 文件位于同一路径）：

param:  F:                          c     V  :=
  "Cheeseburger"                 1.84   4.0  
  "Ham Sandwich"                 2.19   7.5  
  "Hamburger"                    1.84   3.5  
  "Fish Sandwich"                1.44   5.0  
  "Chicken Sandwich"             2.29   7.3  
  "Fries"                         .77   2.6  
  "Sausage Biscuit"              1.29   4.1  
  "Lowfat Milk"                   .60   8.0 
  "Orange Juice"                  .72  12.0 ;

param Vmax := 75.0;

param:  N:       Nmin   Nmax :=
        Cal      2000      .
        Carbo     350    375
        Protein    55      .
        VitA      100      .
        VitC      100      .
        Calc      100      .
        Iron      100      . ;

param a:
                               Cal  Carbo Protein   VitA   VitC  Calc  Iron :=
  "Cheeseburger"               510     34     28     15      6    30    20
  "Ham Sandwich"               370     35     24     15     10    20    20
  "Hamburger"                  500     42     25      6      2    25    20
  "Fish Sandwich"              370     38     14      2      0    15    10
  "Chicken Sandwich"           400     42     31      8     15    15     8
  "Fries"                      220     26      3      0     15     0     2
  "Sausage Biscuit"            345     27     15      4      0    20    15
  "Lowfat Milk"                110     12      9     10      4    30     0
  "Orange Juice"                80     20      1      2    120     2     2 ;

---

在 cmets 之后编辑：

这些是pyomo 和ipopt 的版本

pyomo                     5.6.4                    py36_0    conda-forge
pyomo.extras              3.3                 py36_182212    conda-forge
ipopt                     3.11.1                        2    conda-forge

我继承了 R 中的大量代码，并通过系统调用在 pyomo 中完成了优化。我正在尝试通过使用reticulate 来改进它，这样我就可以避免写入和读取文件并且我有更多的控制权......如果我仍然在 python 中进行系统调用，我将通过使用reticulate 获得很少。

谢谢。

【问题讨论】：

您使用的是什么版本的 Pyomo？您如何使用 Pyomo 求解模型，使用pyomo 命令行界面或使用 Python 脚本？

感谢您的评论，我编辑了我的问题。

【参考方案1】：

我不能说我完全理解这个问题，但是这是一个非常有趣的研究，主要是因为我得到了不同的错误信息

TypeError：信号处理程序必须是 signal.SIG_IGN、signal.SIG_DFL 或可调用对象

虽然我每次在新的 r 会话中运行 py_run_file("test.py") 时都会遇到错误，但到第二次运行时就没有错误了。

话虽如此，我相信这与这个问题有关： https://github.com/PyUtilib/pyutilib/issues/31

添加两行后我没有遇到任何问题：

import pyutilib.subprocess.GlobalData
pyutilib.subprocess.GlobalData.DEFINE_SIGNAL_HANDLERS_DEFAULT = False

在调用求解器之前的 python 脚本中。

希望对你有帮助

【讨论】：

非常感谢您的回答。但是我做了一个快速测试，我得到了同样的错误信息......我会慢慢看看你链接的问题，我会告诉你的。

虽然这个答案对我来说真的不起作用，但赏金会自动发放，因为它是唯一的。无论如何它很有帮助，谢谢你。但是，由于错误消息并不完全相同，我会很感激您的机器和软件版本的详细信息，以便我可以得到有关如何解决它的提示。谢谢！

当然！ pyomo 和 ipopt 和你的一样，系统方面我在 MacOS Mojave 上，预览版是 Rstudio v1.2 和 reticulate 1.10

由于我无法再访问那台机器，我将在 Windows 10 上再次尝试，我会尽快回复您

【参考方案2】：

如果可以执行python版本，请尝试使用以下代码以管理权限进行会话

library("reticulate")


##-- your directory containing 'diet.py' and 'diet.dat'
setwd("D:/project/Dropbox/lectures/2104xxx scg_opt/src/02"")



##-- execute code
a <- py_run_file("diet.py",local=T)
a$results

【讨论】：

感谢您的回答。它似乎正在工作！关键是setwd，以便可以读取文件diet.dat。似乎不需要管理员权限。再次感谢！