访问GEKKO最优解中的特定值
GEKKO是一个用于动态优化和非线性模型预测控制的开源软件包。它提供了一个方便的界面来定义和求解优化问题，并且支持多种求解器。GEKKO可以用于解决各种实际问题，包括过程控制、经济优化、能源管理等。
访问GEKKO最优解中的特定值，可以通过以下步骤实现：
- 定义优化问题：使用GEKKO库中的函数和方法，定义优化问题的目标函数、约束条件和变量。
- 求解优化问题：调用GEKKO库中的求解器，对定义的优化问题进行求解。GEKKO支持多种求解器，如APOPT、BPOPT、IPOPT等。
- 获取最优解：在求解完成后，可以通过访问GEKKO对象的属性和方法来获取最优解的特定值。例如，可以使用GEKKO对象的
m.options.OBJFCNVAL属性来获取目标函数的最优值，使用m.options.CV属性来获取约束条件的最优值。
总结起来，访问GEKKO最优解中的特定值的步骤如下：
- 定义优化问题。
- 求解优化问题。
- 获取最优解的特定值。
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1回答
我想用Python解决线性规划问题。模式是：
Maximizing x1 + x2
S.t:
x1 + x2 <=1
0<= x1 , x2 <=1
所以我试了一下：
from gekko import GEKKO
model = GEKKO(remote=False)
x1 = model.Var(0.2 , lb=0 , ub=1)
x2 = model.Var(0.2 , lb=0 , ub=1)
model.Equation = (sum(x1 , x2) <=1)
model.Maximize(sum(x1 , x2))
但我
浏览 1提问于2022-02-24得票数 3
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我正在用Python设置一个新的线性优化代码。不幸的是，我没有相同的结果与Pulp，Scipy和Gekko软件包。
我尝试用不同的包实现Python中的线性优化代码。
利用GEKKO进行优化
from gekko import GEKKO
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
m = GEKKO() # create GEKKO model
x = m.Var(value=0, lb=0, ub=400000) # define new variable, initial value=
浏览 0提问于2019-04-14得票数 4
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1回答
Gekko整数优化问题
、、、、
我尝试使用此代码，结果是(2,2)。显然这不是真的，因为(0,4)是最好的解决方案。你能告诉我问题出在哪里吗？ import numpy as np
from gekko import GEKKO
m = GEKKO()
x=[m.Var(lb=0,ub=4,integer=True) for i in range(2)]
m.options.SOLVER = 1
#Equations
m.Equation(m.sum(x)>=4)
#Objective
m.Obj(x[0]*x[1])
m.solve(disp=False)
print(x[0].value)
print
浏览 20提问于2021-01-03得票数 4
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1回答
下面是一个非线性方程的例子：
x+2y=0
x^2+y^2=1
很明显，这个方程有两个根。
但是，我使用GEKKO只能得到一个根，改变x,y的初始值可以得到另一个根。
from gekko import GEKKO
m = GEKKO()
# first solution
x,y = [m.Var(1) for i in range(2)]
m.Equations([x+2*y==0,x**2+y**2==1])
m.solve(disp=False)
print(x.value,y.value)
# second solution
x.value=-1
y.value=-1
m
浏览 6提问于2019-04-25得票数 3
1回答
我试图使用GEKKO优化以下目标函数：
Objective = sum[(Y(t)/Y(t-1)) - G(t)]^2
其中目标函数在时间t =0~ 10之间求和，Y(t)是时间段t的选择/控制变量，G(t)是教学时间段t的取值，约束条件为：(1) Y(0) = 5.64 (2) Y(10)= 3。
我对python的优化非常陌生。下面的代码可能有很多错误。有人能帮忙吗？谢谢。
#Problem 2
from gekko import GEKKO
import numpy as np
#initialize
m= GEKKO()
#time points (say we have 10
浏览 0提问于2021-11-30得票数 1
1回答
在上，贪婪算法仅适用于具有最优子结构的问题。
问题：
什么是最优/非最优子结构？
什么是局部和全球最优？
如何证明贪婪算法产生全局最优解？
浏览 5提问于2013-11-11得票数 8
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我在IPOPT (v3.12.10)中遇到本地不可行错误。
Converged to a point of local infeasibility. Problem may be infeasible.
我还使用m.options.SOLVER=1对APOPT求解器进行了尝试，并得到了类似的错误。
No feasible solution
这个问题有两个方程和三个变量的多个可行解。这个问题的解决方案是平面与球体相交的地方。
from gekko import GEKKO
m = GEKKO()
x=m.Var(); y=m.Var(); z=m.Var()
m.Equations([x**2+
浏览 31提问于2019-10-27得票数 1
我一直在尝试使用Gekko解决一个混合整数非线性规划问题，但我在使用range和factorial函数时遇到了问题。
我的模型只有一个变量，它的目标是最小化c，同时将Wq保持在一定的限制上。当我执行下面的代码时；
m = GEKKO()
m.options.SOLVER=1
def ineq1(c):
arr_rate = 60
ser_rate = 25
p = arr_rate/(ser_rate)
eps = 0
for m in range(c):
eps += p**m/factorial(m)
Po = 1/(ep
浏览 45提问于2021-06-13得票数 1
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1回答
我用GEKKO来解决一个非线性规划问题。我的目标是比较GEKKO的性能和另一种选择，所以我想确保我从GEKKO那里得到了它所能提供的最好的性能。
有n个二元变量，每个变量都被赋予一个权重，每个权重都是区间0，1的一个数字(即满足0<= w <= 1的有理数w)。每个约束都是线性的。目标函数是非线性的:它是非零变量权值的乘积，目标是使乘积最大化。
我首先将目标函数指定为
m.Obj(-np.prod([1 - variables[i] + weights[i] * variables[i] for i in range(len(variables))]))
但我会撞上APM m
浏览 7提问于2019-10-14得票数 1
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在Python Gekko中，有两种方法可以使用m.options和m.solver_options设置求解器选项。哪种方法优先，什么时候应该使用其中一种方法？
例如，我想为求解器设置 (OTOL)和 (RTOL)。Gekko使用哪一个(1e-7或1e-8)？
from gekko import GEKKO
m = GEKKO() # Initialize gekko
m.options.SOLVER=1 # APOPT is an MINLP solver
m.options.OTOL = 1.0e-8
m.options.RTOL = 1.0e-8
# solver settings
浏览 38提问于2019-11-26得票数 1
2回答
我想用GEKKO来解决以下优化问题：
Minimize x'Qx + 1e-10 * sum_{i=1}^n x_i^0.1
subject to 1' x = 1 and x >= 0
但是，下面的代码返回sol = [0., 0., 0. ,0. ,1.]和Objective: 1.99419作为解决方案。这远远不是最优的，我将在下面解释原因。
import numpy as np
from gekko import GEKKO
n = 5
m = GEKKO(remote=False)
m.options.SOLVER = 1
m.options.IMODE = 3
浏览 6提问于2022-06-21得票数 3
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我有一个带有不确定hessian的函数，我想确保GEKKO可以支持拟凸优化。请注意，我正在制定一个MINLP模型，这些函数存在于目标中，而约束对参数是线性的。 在使用GEKKO处理拟凸函数优化时，是否有特殊的条件来实现全局最优？此外，与凸问题相反，与拟凸函数相比，是否存在性能差异？ 谢谢您抽时间见我。
浏览 23提问于2021-04-27得票数 2
回答已采纳
我如何才能从GEKKO获得关于求解我的模型需要多长时间的输出？我知道基于，我可以让我的代码打印运行代码所用的总时间，但我不知道如何隔离求解器时间。
from gekko import GEKKO
import time
start = time.time()
m = GEKKO(remote=False)
x = m.Var(value=0)
y = m.Var(value=1)
m.Equations([x + 2*y==0, x**2+y**2==1])
s1 = time.time()
m.solve(disp=True)
e1 = time.time()
print([x.value[
浏览 19提问于2019-11-22得票数 4
回答已采纳
一个完整的算法是一个算法，如果有一个解决方案，如果有。最优算法是一种算法，它的任何解的返回都是最优的，换句话说，没有比返回的解更好的解。
这意味着最优性是建立在完全性的基础上的，对吧？这意味着一个算法不可能是最优的，而是不完整的。还是我搞错了？
浏览 1提问于2018-02-16得票数 1
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1回答
找不到用GEKKO解决nlp优化问题的多启动方法的实现方法。这里有一个以六峰函数为例的例子.六峰函数由于存在多个局部最优而难以优化.多起点方法工作良好，并增加了在全球范围内解决优化问题的机会，如果与基于导数的稳健求解器相结合，将其包括在GEKKO中。
import numpy as np
from gekko import GEKKO
import sobol_seq
# General definition of the problem
lb = np.array([-3.0, -2.0]) # lower bounds
ub = np.array([3.0, 2.0]) # upper
浏览 11提问于2022-01-29得票数 2
1回答
带有二元变量的目标函数
、、、
我正在研究一种复杂的模型。不幸的是，我不得不改变目标函数的公式，基于以前的值是怎样的。
特别是，我的目标函数由两个术语组成，称为A和B，它们具有不同的数量级(A通常比B高2或3个数量级，但这可能有所不同)。
为了保证A和B具有相同的公式权重，我需要将我的目标函数写成如下：
objective= A + B*K`
其中K是使第二项在A的相同尺度/数量级上产生的值。
example:
A=4e10
B=2e3
K=1e(10-3)=1e7
问题是，为了知道K，我必须知道A和B的值，但是pyomo没有给出值，它只是将一个表达式传递给求解者。
我读到过，由于聪明地使用二进制变量可以克服这个问题，任何人
浏览 1提问于2022-02-01得票数 0
假设：
# ww is a numpy array
ww.shape
>>>(10, 1)
# C is a numpy array
C.shape
>>>(5, 10)
我想用特定的目标函数来解决python中的一个优化问题。
下面是我为此目的编写的代码：
from gekko import GEKKO
m = GEKKO()
x1 = m.Var(value=0.2, lb=0, ub=1, integer=False) #float variable. Lower bound = 0, Upper Bound = 1, inirial Value
浏览 4提问于2021-02-11得票数 2
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这段代码在python中的目标值为568，但这段代码的MATLAB版本给出了70。我不明白为什么。也许是关于解决方案的？
from gekko import GEKKO
import numpy as np
m = GEKKO(remote=False)
capacity=np.array([70, 55, 51, 43, 41, 80])
demand=np.array([60, 57, 62, 38, 70])
cost=np.array([[5, 4, 5, 7, 2],
[2, 9, 2, 6, 3],
[6, 5, 1, 7, 9],
[7, 3, 9,
浏览 0提问于2020-05-19得票数 3
回答已采纳
1回答
如何在Python Gekko的优化模型中包含变量x的积分？我发现m.vsum(x)是时间范围内的求和，但没有考虑可变的时间步长。变量x.dt()的导数是内置在Gekko中的，但是积分呢？
from gekko import GEKKO
import numpy as np
m = GEKKO()
m.time = np.linspace(0,2,5)
m.options.IMODE=4; m.options.NODES=3
x = m.Var(5)
m.Equation(x.dt()==-x)
#y = m.Var(0)
#m.Equation(y=m.integral(x))
m.opti
浏览 29提问于2019-11-13得票数 0
大多数时候，令人困惑的事实是，是进行详尽的搜索(动态编程、回溯或暴力)来解决问题，还是采用贪婪的方法。
我不是在说使用贪婪来确定最佳可能的解决方案，我是在说使用贪婪算法来找到“解决方案”。我正在尝试一些标准的方法来验证这个问题是否可以用贪婪的方法来解决。比如最优化的子结构，动态规划的记忆。并且不涉及任何特定的问题。
是否有任何归纳的证据可以决定贪婪的方法是否总是能产生最好的解决方案？
浏览 3提问于2012-07-17得票数 11
回答已采纳
我正在用Gekko优化套件解决多个优化问题。我为三个变量(book3.csv)生成随机数，并将它们作为初始值和参数导入python。我运行优化求解器并收集结果。效果很好。但是，当我尝试了大约20次检查时，我收到了一条异常的错误消息：@ error : Solution找到了几次。它停止在相同的位置：...gekko.py行2174，在解决引发异常(响应)
我收集了控制变量的值，u，在每一轮优化中，i，在每个时间点，j，并将其保存在一个dataframe，utot中，以便跟踪每一轮每次所做的所有决定。我注意到，utot的最后一列(在最后一个时间点)具有一些正值，我认为这是不应该的。我有意地将Pe
浏览 1提问于2021-03-21得票数 1
我正在用'IMODE=4‘做一个动态模拟。我想知道GEKKO中是否有一个选项可以将稳态模拟结果设置为“IMODE=1”作为动态模拟的初始值。
或者，我是否需要在单独运行运动仿真之前运行稳态仿真并设置值？
浏览 18提问于2019-11-12得票数 4
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1回答
是否有任何广义规则来决定是否将贪婪算法应用于一个问题的最优解？例如，一些流行的算法问题，如“硬币变化”问题和“旅行推销员”问题，都不能从贪婪的角度进行优化。
浏览 0提问于2017-02-19得票数 0
在Q-学习中，Q是对(状态、行动)组合的一系列预期回报.
在我看来，在稍微简化算法的同时，也可以得到同样的结果，如果我们只是将它与状态关联起来，而不是将奖励与在状态下采取给定的行为联系起来。那么奖励就会与S的行动A联系起来，因为这导致了T国家，它有奖励。(这与一种直觉的想法相对应，即采取一项行动并不是为了它本身，而是为了引导世界进入一种理想的状态。)
有什么原因不这样做吗？到目前为止，我发现的所有参考文献都认为Q映射(状态、动作)对与预期的回报成对是理所当然的，而没有评论其他可能性。
浏览 0提问于2023-03-11得票数 1
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我试图解决一个问题，使用约翰逊的规则在GEKKO，但不幸的是，没有运气。它可以很容易地在excel中解决，但是我正在尝试用python来解决它。
问题是：
有两台机器(T机和K机)一个接一个地工作。一个产品必须先通过机器T，然后再通过机器K。两台机器都可以同时工作，但每台机器一次不能工作超过一个产品。工厂需要减少所有给定产品的生产时间(即尽量减少机器的闲置时间)。
每台机器的产品时间：
T. K. 1. 10 20 2. 20 30 3.15 10 . 40 25 5. 8 18
解决的步骤：
from Gekko import GEKKO
m = GEKK()
T = { 1: 10
浏览 1提问于2021-05-21得票数 1
回答已采纳
2回答
对于Gekko中的基于梯度的优化器(APOPT，IPOPT)来说，通常更容易将约束作为目标函数(最小化为零)来求解，还是将其设置为等于零的方程？我将设置为一个示例。最优目标可以设置为零作为方程(硬约束)或最小化为零(软约束)。
from gekko import GEKKO
a=1; b=100
print('Exact: ',a,a**2)
m = GEKKO(remote=False)
x = m.Var(0); y=m.Var(0);
m.Minimize((a-x)**2 + b*(y-x**2)**2)
m.options.SOLVER=1; m.solve(dis
浏览 1提问于2019-12-19得票数 0
1回答
这是在对来自：的评论进行应用之后的以下问题
我从中学习了示例，并将代码修改如下：
from gekko import GEKKO
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib; matplotlib.use('TkAgg')
class Observer():
def __init__(self, window_size, r_init, alpha_init):
self.m = GEKKO(remote=False)
self.dt = 0
浏览 6提问于2022-07-19得票数 2
回答已采纳
我正在尝试Gekko的MINLP问题，然而，可用的求解器APOPT对解决我的问题没有帮助。可以在Gekko Python中使用SCIP解算器吗？
浏览 50提问于2020-07-06得票数 2
1回答
我正在GEKKO上执行优化，我需要其中一个变量(特别是MV变量)是二进制的。我已经尝试过了： pheat=m.MV(value=0,lb=0,ub=1,integer=True) 但是在结果中，变量仍然有一个介于0和1之间的Continuos值。 下面是完整的代码以供参考。 from gekko import GEKKO
tf=23 #hours
dis=24 #point in time discretization
o=np.ones(dis)
#initialize model
m=GEKKO()
m.time=np.linspace(0,tf,dis)
#MV variables
浏览 7提问于2020-07-13得票数 2
1回答
小偷可以选择要偷窃的n对象，但只有一个背包，背包可以承载M重量。每个object I都有weight w_i和profit p_i。假设他还知道以下内容:这些项按权重递增排序时的顺序与按值递减排序时的顺序相同。给出一个贪心算法来寻找背包问题的最优解。证明正确性和运行时间。
所以我提出的贪婪算法是根据增加的权重对项目进行排序，这也是递减的值。这意味着每个重量的价格是按递减顺序排列的。所以窃贼可以拿走价值最高的物品，直到重量>= M。运行时间应该是O(n log n)，因为排序需要O(n log n)，而遍历列表需要O(n)。我坚持的部分是正确性的证明。到目前为止，我的证据如下：
假设有一个
浏览 1提问于2020-10-09得票数 1
我想把实现给定的非负整数值b的代价降到最小，它是从GEKKO中的两组非负整数变量x，y线性计算出来的。如果用某种方式说明了我的问题，那么b是x& y上的约束。我的代价函数是非线性的:使用条件/最小的二次函数。除了这些标准约束外，我还有一个约束，要求x中的非零元素的数量至少与x中的最大元素一样大(例如，L0-范数等于LInifity-范数)。
我现在的困难是双重的，因为我对优化和GEKKO的新手相当陌生。
我看到GEKKO支持numpy数组，这会使问题陈述更加简洁，但我很难让它发挥作用--导致大量的列表理解，而不是向量化操作。
我成功地定义了L0范数约束，GEKKO实际上与它一起
浏览 2提问于2021-01-23得票数 4
回答已采纳
2回答
最优子结构
、、、
我试图更全面地了解最优子结构特性在动态规划中的应用，但我忽略了为什么我们必须证明问题的任何最优解都包含子问题的最优解。
如果证明问题的某些最优解具有这个性质，然后用它来论证我们的递归算法所建立的解至少和最优解一样好，那么它本身就会是最优的，这还不够吗？换句话说，在我们的算法的正确性论证中，我们需要所有的最优解都包含子问题的最优解。
澄清：
CLRS对最优子结构的定义指出，“如果问题的任何最优解都包含子问题的最优解，那么问题就表现出最优子结构”。
为什么说“如果问题的最优解中包含子问题的最优解”这一说法是不够的呢？
浏览 8提问于2014-02-27得票数 5
回答已采纳
2回答
lp_solve能否返回一个统一的解决方案？(是否有什么会迫使这种行为的旗帜或东西？)
说我有这个：
max: x + y + z + w;
x + y + z + w <= 100;
在以下方面的成果：
Actual values of the variables:
x 100
y 0
z 0
w 0
不过，我想提出这样的建议：
Actual value
浏览 8提问于2022-02-22得票数 1
1回答
我试图在GEKKO中解决以下最优控制问题：
我先验地知道，c的路径是：
其中参数值为:r= 0.33，i= 0.5，K(0) = 10，T= 10。
我用Python编写了以下代码：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from gekko import GEKKO
m = GEKKO(remote=True)
nt = 101; m.time = np.linspace(0,10,nt)
r = 0.33
i = 0.5
# Variables
c = m.Var()
k = m.Var(value=1
浏览 3提问于2021-01-12得票数 3
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1回答
最优基的对偶值
、、
假设我们有一个线性规划(LP)，它至少有两个最优基B1和B2。与B1关联的dual值是否等于与B2关联的dual值？换句话说，即使这个程序允许不止一个最优基，我们也可以为LP的每个约束关联一个唯一的对偶值吗？
浏览 10提问于2020-10-26得票数 0
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我试图用GEKKO来优化指数目标函数，但我不知道所选的求解器是否是解决这类问题的最佳方法。
选择的是有效的选择吗？？
import numpy as np
'GEKKO MODELING'
from gekko import GEKKO
m = GEKKO()
m.options.SOLVER=1 # APOPT is an MINLP solver
# Initialize variables
x = []
x1 = m.Var(value=20,lb=20, ub=6555) #integer=True
x2 = m.Var(value=0,lb=0,ub=1000
浏览 0提问于2019-08-20得票数 7
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Gekko - APMonitor优化套件无法解决优化问题.我试图用约束d<=c^Tx <=e求解最大a^Tx/b^Tx，其中决策向量x=x_1，x_2，.，x_n是非负整数，向量a，b，c是正实数向量，常数d和e是正的下界和上界。这个问题是可行的，因为我用0代替了目标，得到了一个可行的解。我想知道APMonitor是否能够解决线性分数目标问题.
有没有人有处理这类问题的经验？在解决问题的过程中，我是否可以试着打开它来解决这个问题？
我使用的选项如下：
from gekko import GEKKO
model = GEKKO()
model.options.SOLVER=1
浏览 16提问于2022-11-07得票数 2
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在MINLP问题中，我有一个FV参数的(n X p)矩阵。 当我使用列表理解定义FV时，如下所示，我最终得到了一个in可行性 for i in range(n):
test[i] = [m.FV(lb=0, ub=1, integer=True, name="example) for j in range(p)] 另一方面，当我使用数组时，我确实很快就得到了解决方案。 for i in range(n):
test[i] = m.Array(m.FV, p, lb=0, ub=1, integer=True) 我想将变量名添加到我的FV中，这样我就可以快速排除故障并选择
浏览 25提问于2021-05-05得票数 2
最近我一直在研究一些贪婪的算法问题。我对局部最优感到困惑。如你所知，贪婪算法是由局部最优选择组成的。但是组合局部最优决策并不一定意味着全局最优，对吧？
以找零为例:用最少的硬币制造15美分，如果我们有10美分，5美分和1美分的硬币，那么你可以用一个10美分和一个5美分来实现这一点。但如果我们添加一个12美分的硬币，贪婪算法就会失败，因为(1×12+3×1)使用的硬币比(1×10+1×5)多。
考虑一些经典的贪婪算法，例如Huffman，Dijkstra。在我看来，这些算法是成功的，因为它们没有退化的情况，这意味着局部最优步骤的组合总是等于全局最优。我没理解错吧？
如果我的理解是正确的，有没有一
浏览 5提问于2011-06-29得票数 9
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1回答
树/图遍历:查找最大值路径
、、、、
我正在尝试，给定一个具有整数值和N个级别的图G，将从根到叶节点的值求和。找出这些路径值的最大和。子节点可以有多个父节点，这就是为什么它更像是一个图而不是一棵树。
例如,
我尝试通过BFS为一个小的Java applet实现这一点，但我不确定这是不是最好的方法。是否还有其他建议使其与节点数量保持一致，即O(n)。我想不出任何可以缩放到O(n)的方法。有什么想法吗？
浏览 0提问于2013-03-22得票数 2
回答已采纳
我已经在脱机模式下使用Gekko python为MPC构建了几个成功的代码。但是，我仍然希望在运行程序时消除命令窗口的闪烁。有什么建议吗？谢谢。
浏览 1提问于2019-11-08得票数 4
我已经成功地使用GEKKO解决了各种问题，但有一件事我还不能确定，那就是目标函数或约束中的非线性项的限制是什么。我发现一些非线性的术语是可以容忍的，例如 m.Obj(sum(x * values) / sum(x)) 然而，似乎工作得很好。 m.Obj(sum(x * values + x ** 2 * other_values) / sum(x)) 似乎是无法解决的。有没有关于GEKKO处理某些形式的非线性的限制的文档，可以帮助我重新格式化我的问题？
浏览 23提问于2021-01-07得票数 4
我正在寻找一个具有已知完美解的完整图上的欧几里得TSP问题(多个点中的最短路径)的实例。有没有人遇到过这样的例子？或者有没有一个简单的算法来生成这样的实例，这样肯定不会有比生成的更短的路径？
浏览 0提问于2013-01-20得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在用CPLEX解决一个MIP问题。解决后，我想得到降低的成本。我知道MIP并不存在降低成本的情况，所以我做了以下几点：
int type = CPXgetprobtype(env, lp);
if(CPXchgprobtype(env, lp, CPXPROB_FIXEDMILP)) abort();
if(CPXlpopt(env,lp)) abort();
int blabla; double blublu;
if(CPXsolution (env, lp, &blabla , &blublu , x, pi, slac
浏览 4提问于2016-10-10得票数 2
回答已采纳
我正在尝试使用GEKKO来解决某种类型的商店库存平衡问题-主要目标是确定每天到达的商品(x)将在商店中提供足够的库存(Inv)，同时考虑销售(s)和需求(d)。 所以，我的目标函数是： ? 有限制的： ? 在下面的代码中可以看到它们： from gekko import GEKKO
m = GEKKO(remote=False)
n = 70 # Number of days, iterations
a = m.Param(144.846147/n) # coefficient for balance valuation
b = m.Param(417.33) #
浏览 17提问于2021-01-20得票数 2
1回答
这个问题涉及到动态规划，特别是CLRS Pg 362中的杆切问题。
整体最优解包含两个相关子问题的最优解。
总最优解是通过寻找单个子问题的最优解，然后以某种方式得到的。我无法理解直觉和概念。有联系吗举个例子？
谢谢
浏览 5提问于2012-10-24得票数 2
2回答
我想学蟒蛇和gekko，但我有个问题。为了学习gekko，我想再用gekko编写这个matlab代码。下面是工作非常好的matlab代码：
%transpporatation vizeden sonra slaytı sf7.
clear
clc
adilprob = optimproblem;
xdeg = optimvar('xdeg',3,3,'LowerBound',0);
%alloys = optimvar('alloys',3,'LowerBound',0);
cost=[7 9 11;
7 11 11;
浏览 5提问于2020-05-17得票数 3
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我刚开始学习优化，我遇到了一些问题，找到下面问题的最优值。注:这只是一个随机的问题，出现在我的脑海中，没有真正的应用。
问题：
其中x可以是列表中的任意值(2,4,6)，而y在1到3之间。
我的尝试：
from gekko import GEKKO
import numpy as np
import math
def prob(x,y,sel):
z = np.sum(np.array(x)*np.array(sel))
cst = 0
i=0
while i <= y.VALUE:
fact = 1
for n
浏览 4提问于2020-05-17得票数 4
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1回答
我正在研究一个背包问题的DP解决方案。有一个列表的项目与他们的权重和价值，我需要找到的项目的最大总价值小于一些预定义的权重。没什么特别的，只有。
我使用DP生成一个矩阵：
def getKnapsackTable(items, limit):
matrix = [[0 for w in range(limit + 1)] for j in xrange(len(items) + 1)]
for j in xrange(1, len(items) + 1):
item, wt, val = items[j-1]
for w in xrange(1,
浏览 3提问于2015-05-31得票数 4
我将最大化我的非线性函数，并尝试使用GEKKO实现这一点 m=GEKKO()
x=m.Var(value=1,lb=0, ub=50)
y=m.Var(value=1, lb=0, ub=50)
m.Equation(puree*x+cutlet*y==1500)
m.Obj(-min(x,y))
m.solve(disp=False)
x.value
y.value 但是我在这个字符串m.Obj(-min(x,y))中获得了TypeError: object of type 'int' has no len()，并且我不知道要修改什么才能使它工作……
浏览 39提问于2020-10-10得票数 2
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