在Python - GEKKO中构建和打印循环生成的优化值列表的方法如下:
from gekko import GEKKO
import numpy as np
m = GEKKO()
n = 10 # 循环生成的优化值列表的长度
x = [m.Var() for _ in range(n)] # 定义优化变量列表
m.Equation(sum(x) == 1) # 约束条件:优化变量之和等于1
m.Obj(sum([x[i]**2 for i in range(n)])) # 目标函数:优化变量的平方和
m.options.SOLVER = 1 # 设置求解器为APOPT
m.solve() # 求解模型
opt_values = [x[i].value[0] for i in range(n)]
print(opt_values)
完整的代码示例:
from gekko import GEKKO
import numpy as np
m = GEKKO()
n = 10
x = [m.Var() for _ in range(n)]
m.Equation(sum(x) == 1)
m.Obj(sum([x[i]**2 for i in range(n)]))
m.options.SOLVER = 1
m.solve()
opt_values = [x[i].value[0] for i in range(n)]
print(opt_values)
这段代码使用GEKKO库构建了一个优化模型,其中优化变量的个数为10。约束条件为优化变量之和等于1,目标函数为优化变量的平方和。通过设置求解器为APOPT并调用solve()方法求解模型,得到循环生成的优化值列表opt_values,并将其打印输出。
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