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问题是通过改变kst、x1、x5和xo,在(-8e-4到2e-4)的范围内找到x3的最佳(最大)值) x5=5 %Input 2 (Input 2 is a state variable and could vary in range of 4 to 15 while performing optimization) kst=1 %Input
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我可以用y = m.Var(5)在Gekko中设置初始条件y(0)=5,但如何设置一个不是初始条件的值,如y(3)=6,此时=3的值如红点所示为6? from gekko import GEKKO import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt m = GEKKO(remote=False) m.time = np.linspace(0,
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我第一次使用Gekko对python进行优化。我没有多少使用Python的经验,但我知道基本的知识。运行优化时收到错误代码-13: #import Gekko optimization package from gekko import gekko import math #create gekko model m = gekko() #constants pi = math.pi #
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如何在脚本中以编程方式检查包是否为最新版本并返回 true 或 false? 我可以使用这样的脚本进行检查: package='gekko'导入点如果 hasattr(pip, 'main'):从 pip 导入 main 作为 pipmain别的:从 pip._internal 导入 main 作为 pipmainpipmain(['搜索','gekko']) 或使用命令行: (bas
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我还没有看到与此相关的问题,尽管我做了几次相反的努力,但它还是出现了,所以我希望有人能帮助我了解发生了什么. 我是 Python 的 Gekko 包的新手,我正在尝试运行非线性求解器来解决正在发生的事情.我收到一条奇怪的错误消息(FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: '/var/folders/03/vyh22j3j4
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我在“位置:5"中遇到语法错误.我无法找到错误的来源,因为不知道“位置 5"指示的位置.如何通过读取错误代码来识别原始代码中的问题行?还有,v3 是什么意思? 错误代码 异常:@error:模型表达式*** 函数字符串语法错误:无效元素:职位:5v3-()? 将 numpy 导入为 np从壁虎进口壁虎m = 壁虎()nt = 10
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我使用 Gekko 教程中介绍的相同技术(线性和非线性回归)成功地执行了稳态参数估计.代码如下: # -*- 编码:utf-8 -*-“"Spyder 编辑器这是一个临时脚本文件.“"从 io 导入 StringIO从壁虎进口壁虎将 numpy 导入为 np将熊猫导入为 pd导入 matplotlib.pyplot 作为 plt# Tb, Dy, Ho, Y, H, (HA)2# 初始和最终水溶
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我对 Gurobi 有点熟悉,但过渡到 Gekko,因为后者似乎有一些优势.不过,我遇到了一个问题,我将使用我想象中的苹果园来说明.为期 5 周的收获期 (#horizon: T=5) 即将来临,我的——非常微薄的——产品将是:[3.0, 7.0, 9.0, 5.0, 4.0]我自己保留的一些苹果[2.0, 4.0, 2.0, 4.0, 2.0],剩下的产品我将在农贸市场以下列价格出售:[0.
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以下与此问题相关:MPC with ARX Model使用 Gekko. 我试图用 15 分钟的数据来识别我的系统.我试图在一天中每小时更新一次我的 MPC MV.这会影响我的控制器吗? 我运行了上一个问题中更正后的代码,但它似乎没有保持约束或在一天内更改 MV. from gekko import GEKKO将 numpy 导入为 np导入 matplotlib.pyplot 作为
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我是 gekko 和 APM 的新手,我正在尝试解决一个问题,但该解决方案似乎在一个应该可行的二元变量中的新方程中变得不可行.这是简化的 APM 模型: 型号变量int_v1 = 0, >= 0int_v2 = 0, = 0v3 = 0v4 = 0v5 = 0v6 = 0结束变量方程(0+int_v1)>=100v3=((3.15)*(int_v1))v4>=((int_v2)*(
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我已经为带有 GEKKO 的车辆设置了轨迹规划器,因此基本上我使用了非线性的运动学单轨模型.当我给出一个不等于 0 的目标速度时,一切正常,直到我到达零件为止.我可以毫无问题地给出所有其他目标状态(x 位置、y 位置、转向角和偏航角),但是如果我给出一个目标速度,优化器将退出,代码如下: 收敛到局部不可行的点.问题可能是不可行的. 我也尝试过init-和goal-states的组合,这应该完全
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以下代码返回Successful Solution 目标:0..但这不是最优解.最优解是-6.通过阅读其他问题,我认为在目标函数中使用非 Gekko 函数存在问题,但我使用的唯一非 Gekko 函数是 np.matmul.np.matmul 是否适用于 Gekko 数组?注意 sigma_post 是一个 nxn numpy 单位矩阵. m = GEKKO(remote=False)m.opti
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Python模块可通过 reticulate 包在R中访问.不幸的是,它不适用于 GEKKO,公式不被认可. 当尝试传递像 m $ Equation(x1 + x2 == 7)这样的方程式时,我收到这些错误消息: x1 + x2中的错误:非数值参数到二进制运算符. 库(网状)gekko
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具有平方目标的优化问题可以在Python Gekko中使用IPOPT成功解决. 来自gekko的 导入GEKKO将numpy导入为npm = GEKKO()x = m.Var();y = m.帕拉姆(3.2)m.Obj((x-y)** 2)m.solve()打印(x.value [0],y.value [0]) 但是,当我切换到绝对值目标 np.abs(xy)( abs 的numpy版本)
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我是gekko的新手,想在我的线性编程问题中使用它. 我在单独的词典(my_vars,Cost,Min和Max)中以变量名作为键,具有变量名,成本,最小和最大界限,目的是通过确定满足约束条件的变量数量来最大程度地降低总成本. 我做了如下; LP = GEKKO(远程=假)vars = LP.Array(LP.Var,(len(my_vars)))i = 0对于var中的xi:xi.
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这是求解线性方程组的简单示例,也是对许多方程使用for循环的示例. 将numpy导入为np从gekko进口GEKKOm = GEKKO(远程=假)#随机3x3A = np.random.rand(3,3)#随机3x1b = np.random.rand(3)#Gekko阵列3x1x = m.Array(m.Var,(3))#解决Ax = beqn = np.dot(A,x)对于我在范围(3)中:
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我正在解决一个更复杂的动态数据协调问题,该问题与 APMonitor动态优化课程.与此问题类似,我不定期进行不频繁的测量.而不是使用更精确的 NODES = 5 (以提高准确性),我想在 [0,0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6.0.7,0.8,0.9,1.0] ,其中还包括 [0,0.1,0.2,0.4,0.8,1] . 从gekko导入 导入GEKKOt_data = [0、0
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来回浏览文档,我能够在Gekko中设置动态参数估算. 下面是代码,其测量值如下所示(我的系统上文件名为 MeasuredAlgebrProductionRate_30min_18h.csv ,并使用; 作为分隔符): 将numpy导入为np导入matplotlib.pyplot作为plt从gekko进口GEKKO#%%从CSV文件读取测量数据t_x_q_obs = np.genfromtx
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我收到了来自GEKKO模拟的不可行错误消息.我想检索"infeasibilities.txt"文件以调试算法. 请让我知道在哪里可以找到该文件. R1 = m.Intermediate(3/r0/W *((A3 *(A2 + B2 + B3 + F)+(A2 + B2)*(B3+ F))*(cg0 [0] -ceq1)\-(A3 *(B2 + B3 + F)+ B2 *(B3 + F))
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我想知道使用Gekko解决单圈时间优化是否是一个好主意:通过控制转向角和功率输出,在轨道上找到最佳路径以最大程度地减少总时间. 我对最优控制问题还很陌生,因此,如果您有关于如何启动的指导,那将是很棒的.谢谢 解决方案 在Gekko中可能存在自行车最佳轨迹问题.我建议您首先解决一些简单的基准测试问题,然后采用分阶段的方法(从1D到3D)来构建您的应用程序.同样,如果作者愿意共享他们的模
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