GEKKO MPC示例中的默认目标函数

GEKKO是一个用于动态优化和非线性模型预测控制（MPC）的开源软件包。MPC是一种先进的控制策略，它基于模型预测来优化系统的控制行为。在GEKKO中，可以使用不同的目标函数来定义优化问题的目标。

在GEKKO MPC示例中，默认的目标函数通常是最小化系统的控制误差或成本函数。具体来说，目标函数可以是以下之一：

1. 最小二乘法（Least Squares）：目标是最小化模型预测与实际测量之间的平方误差。这种目标函数适用于需要减小预测与实际值之间差异的情况。
2. 最小化误差绝对值（Absolute Error Minimization）：目标是最小化模型预测与实际测量之间的绝对误差。这种目标函数适用于需要减小预测与实际值之间差异的情况，但不希望通过平方操作放大大误差的情况。
3. 最大化系统性能（Maximize System Performance）：目标是最大化系统的性能指标，例如最大化生产率或最小化能耗。这种目标函数适用于需要优化系统整体性能的情况。
4. 最小化控制输入（Minimize Control Input）：目标是最小化系统的控制输入，例如最小化能耗或减少机械磨损。这种目标函数适用于需要减少控制输入的情况。

GEKKO提供了灵活的接口，可以根据具体问题选择合适的目标函数。根据问题的特点和需求，可以选择不同的目标函数来优化系统的控制行为。

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