Guía de instalación de Pyomo

Guía traducida de instalación de Pyomo incluyendo solvers y tests.

Si quieres aprender a utilizar Pyomo, dale un vistazo a su documentación o al material del curso de introducción.

0. Instalación de Python:

Lo primero que necesitamos para instalar Pyomo es Python. Nosotros recomendamos instalar miniconda con Python 3.6. Si lo necesitas, tienes un vídeo de instalación para Windows 7.

Para comprobar que tienes la versión de Python correcta, una vez instalado abre una ventana de comandos, escribe python y dale a enter.

Deberás ver algo como:

Python 3.6.2 |Continuum Analytics, Inc.| (default, Jul 20 2017, 12:30:02) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> _

Nota: Fíjate que vamos a utilizar la versión de Python 3.6.2 Si tienes instalada cualquier otra versión necesitas crear un entorno con conda. Para ello escribe una nueva ventana de comandos:

conda create -n pyomo36 python=3.6 numpy matplotlib scipy jupyter ipython

Siempre que quieras trabajar con pyomo deberás de activar el entorno que has creado con el siguientes comando:

Windows:

activate pyomo36
Linux/Mac:

source activate pyomo36

El paso de activar el entorno creado especificamente para pyomo será omitido en el resto del tutorial. Recuerda activarlo siempre

En este vídeo explicamos con más detalle cómo gestionar una instalación de Python con Anconda/conda.

1. Instalación de Pyomo:

Para instalar Pyomo sólo debes activar tu entorno y escribir lo siguiente en la ventana de comandos (cmd.exe) o terminal (linux o mac). Recuerda que debes de tener el entorno activado si lo tuviste que crear en el paso anterior.

conda install pyomo -c conda-forge

Para comprobar que pyomo se ha instalado correctamente, cierra y abre una nueva ventana de comandos, activa el entorno y escribe:

pyomo

Deberás de ver un mensaje similar a este:

C:\>pyomo
usage: pyomo.exe [-h] [--version]
                 {check,convert,help,info,run,solve,test-solvers} ...

The 'pyomo' command is the top-level command for the Pyomo optimization software
.

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  --version             show program's version number and exit

subcommands:
  {check,convert,help,info,run,solve,test-solvers}
    check               Check a model for errors.
    convert             Convert a Pyomo model to another format
    help                Print help information.
    info                Print information about installed packages that
                        support Pyomo.
    run                 Execute a command from the Pyomo bin (or Scripts)
                        directory.
    solve               Optimize a model
    test-solvers        Test Pyomo solvers

-------------------------------------------------------------------------
Pyomo supports a variety of modeling and optimization capabilities,
which are executed either as subcommands of 'pyomo' or as separate
commands.  Use the 'help' subcommand to get information about the
capabilities installed with Pyomo.  Additionally, each subcommand
supports independent command-line options.  Use the -h option to
print details for a subcommand.  For example, type

   pyomo solve -h

2. Instalación de Solvers

Pyomo por defecto viene sin solvers instalados. A continuación describiremos cómo instalar algunos de los solvers que con los que Pyomo se comunica. Para información más detallada recomendamos leer la documentación oficial.

2a. Extras (NEOS Server) Lo primero que vamos a hacer es instalar algunos extras de forma similar a como instalamos pyomo. Abrimos una ventana de comandos (cmd.exe) o terminal:

conda install pyomo.extras --channel conda-forge
2c. Solvers libres y gratuitos para problemas tipo LP, MIP y NLP GLPK es un solver gratuito y libre que permite resolver problemas tipo LP y MIP.

Para instalar GLPK en Windows o Linux ejecuta el siguiente comando:

conda install glpk -c conda-forge

Otro solver libre y gratuito es IPOPT que permite resolver problemas NLP. De nuevo, podemos instalarlo con conda:

conda install -c cachemeorg ipopt_bin

2c. Gurobi (opcional) Gurobi es un solver comercial que resuelve problemas tipo LP, QP, MILP y MIQP. Sin embargo, Gurobi ofrece una licencia académica sin coste que podemos usar.

⋅⋅1. Para descargar e instalar gurobi podemos hacer uso de conda, el gestor de paquetes de Anaconda que hemos instalado junto a Python:

conda install gurobi --channel Gurobi

⋅⋅2. Solicita una licencia haciendo uso de tu email de la universidad. Una vez registrado y aceptado los términos, se te mostrará tu número de licencia.

⋅⋅3. Para registrar la licencia basta utilizar el codigo generado en el paso anterior y escribir lo siguiente en la ventana de comandos estando conectado en la red de tu universidad.

grbgetkey xxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxx

Pyomo puede detectar los solvers que tienes disponibles con el siguiente comando:

pyomo help -s

3. Probando la instalación

Vamos a resolver el problema de transporte para comprobar que hemos instalado Pyomo y sus solvers correctamente. Para ello debemos de escribir el siguiente comando estando en la ruta donde se encuentra el archivo transport.py

pyomo solve --solver=glpk transport.py

Si has seguido los pasos correctamente, se habrá generado una archivo results.yml con la solución de tu problema que puedes abrir con cualquier editor de texto.

De la misma forma, podemos probar el solver IPOPT para un problema no lineal. Recuerda que debes de escribir el siguiente comando estando en la ruta donde se encuentra el archivo concrete.py

pyomo solve --solver=ipopt concrete.py

Errores de instalación

Pyomo hace uso de multitu de paquetes, en ocasiones es probable que durante la instalación tengas algún que otro problema.

Errores de versiones:

Si has tenido problemas durante la instalación, vamos a asegurarnos de que disponemos de las últimas versiones de Python. Para ello, abrimos una ventana de comandos (cmd.exe) o una terminal (linux o mac) y escribimos lo siguiente:

conda update conda
conda update -all

Errores con Python:

Para asegurarnos de que has instalado bien Python, abre una ventana de comandos (cmd.exe) o una terminal (linux o mac) y escribe lo siguiente:

python

Deberías de ver tu versión de Python como resultado la versión y distribución que estás usando:

Python 3.4.4 |Continuum Analytics, Inc.| (default, Jan 29 2016, 15:20:20) [MSC v
.1600 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> _

En este ejemplo hemos puesto la versión anterior que probablemente te dará problemas de instalación. Recuerda que si no tienes Python 3.5.x instalado en tu ordenador puedes usa de conda tal y como se describió al inicio de este documento.

Error instalando pyomo.extras

Si has obtenido un error en la ventana de comandos cuando instalabas pyomo.extras mediante conda o pip no te preocupes. Estos paquetes no son imprescindibles para resolver los problemas del curso. Por ejemplo, si recibes el error en Windows con Python 3.4:

error: Microsoft Visual C++ 10.0 is required (Unable to find vcvarsall.bat).

Puedes instalar Visual Studio Community o Visual Studio 2010 para tratar de solventarlo (Descargar, 6Gb+). Te recomendamos crear un entorno con Python 3.5 para este taller, ya que es la última versión disponible y cona la que hemos compilado pyomo para que funcione sin problemas.

Error instalando otros solvers Para instalar cualquier solver siempre es necesario descargar sus archivos binarios más recientes para tu sistema operativo y añadirlos al PATH. Si no entiendes muy bien qué es esto, puedes preguntarnos y/o leer una explicación del PATH para Windows. Por ejemplo, tanto AMPL como GAMS contienen todos los binarios de los solvers más famosos (muchos de ellos con límite de varibles a la hora de resolver).