GEKKO中如何实现segment功能?
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【中文标题】GEKKO中如何实现segment功能?【英文标题】:How to implement the segment function in GEKKO? 【发布时间】:2021-12-14 02:46:15 【问题描述】:我正在尝试通过 GEKKO 建模和解决非线性优化问题。 目标函数如下:
m.Minimize(k*(w1*abs(x0-L10)+w2*abs(x1-L20))+β*Dindf[0]*(w1*alpha_beta(x0)+w2*alpha_beta(x1)+w1***alpha_beta**(x2)+w2*alpha_beta(x3)) +\
k*(w1*abs(x2-x0) + w2*abs(x3-x1)+w1*abs(x4-x2) + w2*abs(x5-x3)))
问题是我需要 alpha_beta(x) 函数(写入决策变量,如下所示)是一个段形式,我该如何编写这个函数来解决这个问题?
def alpha_beta(x):
a = 0.0019727939
b = 0.0078887
Lmin, Lnom, Lmax = 0.8035, 2.3811, 3.084
return np.piecewise(x, [np.logical_and(Lmin <= x, x < Lnom),
np.logical_and(Lnom <= x, x <= Lmax)],
[lambda x: a * ((x - Lnom)**2) + 0.006226,
lambda x: b * ((x - Lnom)**2) + 0.006226, 0])
非常感谢!
【问题讨论】:
【参考方案1】:使用m.if3()
Gekko 函数可根据x
的值使用不同的函数。此外,将目标函数中的abs()
函数替换为Gekko 版本的m.abs2()
或m.abs3()
(首选)。这是一个示例脚本。
from gekko import GEKKO
m = GEKKO()
x = m.Var(lb=0.8035,ub=3.084)
def alpha_beta(x):
a = 0.0019727939
b = 0.0078887
Lnom = 2.3811
e1 = a*(x-Lnom)**2 + 0.006226
e2 = b*(x-Lnom)**2 + 0.006226
return m.if3(x-Lnom,e1,e2)
m.Minimize(alpha_beta(x)+m.abs3(-x))
m.solve()
这会产生解决方案x=0.8035
。
Number of state variables: 9
Number of total equations: - 6
Number of slack variables: - 4
---------------------------------------
Degrees of freedom : -1
* Warning: DOF <= 0
----------------------------------------------
Steady State Optimization with APOPT Solver
----------------------------------------------
Iter: 1 I: 0 Tm: 0.00 NLPi: 3 Dpth: 0 Lvs: 0 Obj: 8.15E-01 Gap: 0.00E+00
Successful solution
---------------------------------------------------
Solver : APOPT (v1.0)
Solution time : 1.290000000153668E-002 sec
Objective : 0.814635932386315
Successful solution
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【讨论】:
非常感谢赫登仁教授的指导。我将在我的问题上尝试这个实现。 Hedengren教授,我有一个关于m.abs3()的小问题。它的功能与数学 abs() 中的功能相同吗?我不明白为什么以下结果我得到 0? m=GEKKO() m.abs3(-2), m.abs3(2 在调用m.solve()
函数之前,解决方案是象征性的。尝试运行此脚本:from gekko import GEKKO; m = GEKKO(); y = m.Var(); m.Equation(y==m.abs3(-2)); m.solve(); print(y.value[0])
以获得2
的答案。
成功了,非常感谢!以上是关于GEKKO中如何实现segment功能?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
如何使用Pulp Gekko和Scipy软件包修复具有不同结果的代码以解决线性优化问题?