Cyipopt优化问题上下限必须要么都不存在，要么长度为n。

这个问题通常发生在使用 Cyipopt 进行求解时，定义的变量上下限的长度不一致。要解决这个问题，需要确保上下限的长度一致且与定义的变量数目相同。以下是一个示例：

from pyomo.environ import *
from pyomo.opt import SolverFactory
from pyomo.core.base.constraint import Constraint

# 定义模型
model = ConcreteModel()

# 定义变量和上下限
n = 3
model.x = Var(range(n), within=NonNegativeIntegers)
model.lb = Param(range(n), default=0, mutable=True)
model.ub = Param(range(n), default=1, mutable=True)

# 添加限制条件
def constraint_rule(model, i):
    return model.x[i] <= model.lb[i] + model.ub[i]
model.Constraint1 = Constraint(range(n), rule=constraint_rule)

# 定义目标函数
def obj_rule(model):
    return sum(model.x[i]**2 for i in range(n))
model.obj = Objective(rule=obj_rule)

# 求解模型
solver = SolverFactory('ipopt')
results = solver.solve(model, tee=True)

在这个示例中，我们定义了一个长度为 3 的变量向量 x，并分别为每个变量定义了下限（lb）和上限（ub）。我们为了确保上下限的长度与变量数目相同，使用了 range(n)。这样，我们就可以成功地求解 Cyipopt 优化问题。