pyomo 的 `varlist` 本身不支持索引访问，但可通过 `var` 配合非有限索引集（如 `nonnegativeintegers`）并设置 `dense=false`，实现在运行时按需创建、按 `(i,j)` 索引访问的变量，兼具动态性与结构化寻址能力。
在 Pyomo 中，VarList 的设计初衷是无索引、顺序追加的变量容器（类似 Python 列表），其底层 _index_set 是一个简单的整数序列（RangeSet），因此天然不支持 m.x[i, j] 这类多维索引语法。正如官方机制所限：VarList 无法绑定自定义索引集，也不允许在 .add() 时传入元组索引——这正是你尝试 m.x.add((i,j)) 失败的根本原因。
不过，实际建模中“动态添加 + 按坐标访问”的需求非常普遍。推荐的替代方案是：使用 Var 组件配合非有限、惰性求值的索引集，并显式触发变量创建。关键在于：
- 使用 NonNegativeIntegers 或 PositiveIntegers 作为索引域（属于 InfiniteSet）；
- 设置 dense=False（默认即为 False），避免预分配全部索引，实现真正“按需实例化”；
- 通过赋值操作（如 m.x[i, j] = 0 或 m.x[i, j].value = 1.5）首次访问时自动创建该索引位置的变量。
以下是一个完整可运行示例：
from pyomo.environ import ConcreteModel, Var, NonNegativeIntegers, pprint
m = ConcreteModel()
# 声明二维无限索引变量，dense=False 启用惰性创建
m.x = Var(NonNegativeIntegers, NonNegativeIntegers, dense=False)
# 动态“添加”变量：仅当首次赋值时才实例化
for i in range(2):
for j in range(2):
m.x[i, j] = 0 # 自动创建 (i,j) 处的变量，并设初值
# 验证索引与变量状态
print("已创建的索引:", list(m.x.keys())) # 输出: [(0, 0), (0, 1), (1, 0), (1, 1)]
pprint(m.x)✅ 输出效果完全匹配你的预期：m.x[i,j] 可直接访问，且仅创建了循环中涉及的 4 个变量（非全空间预分配）。
⚠️ 注意事项：
- 不要对未显式赋值的索引（如 m.x[5,5]）进行读取或约束引用，否则会抛出 KeyError；务必先通过赋值触发创建；
- 若需批量初始化大量稀疏索引，可预先构造索引列表再遍历赋值，逻辑清晰且性能可控；
- VarList 仍适用于纯顺序场景（如列生成中的迭代列添加），而本方案更适合“坐标化建模”（如网格、图节点、时间-资源二维调度等）。
综上，虽然 Pyomo 没有原生的“Indexed VarList”，但 Var + 无限索引集 + dense=False 的组合，在语义表达、内存效率和建模灵活性上，不仅覆盖了你的核心需求，还提供了更规范、可扩展的建模范式。
