首頁猿問如何在 gekko 中動態構建約束？

如何在 gekko 中動態構建約束？

Python

慕碼人8056858 2024-01-16 10:35:32

我是 gekko 的新手，想在我的線性規劃問題中使用它。我在單獨的字典（my_vars、Cost、Min 和 Max）中有變量名稱、成本、最小和最大界限，以變量名稱作為鍵，目標是通過確定滿足約束的變量數量來最小化總成本。我做了如下；LP = GEKKO(remote=False)vars = LP.Array(LP.Var, (len(my_vars)))i=0for xi in vars: xi.lower = Min[list(my_vars)[i]] xi.upper = Max[list(my_vars)[i]] i += 1這里我想使用變量原始名稱而不是xi，有什么辦法嗎？它繼續為；LP.Minimize(sum(float(Cost[list(my_vars)[i]])*vars[i] for i in range(len(my_vars))))LP.Equation(sum(vars) == 100)另外，我在兩個 pandas 數據幀文件中都有約束的左側（LHS）（變量系數）和右側（RHS）數字，并且喜歡使用 for 循環構建方程。我不知道該怎么做？

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尚方寶劍之說

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這是使用字典值構建問題的一種方法：

from gekko import GEKKO

# stored as list

my_vars = ['x1','x2']

# stored as dictionaries

Cost = {'x1':100,'x2':125}

Min = {'x1':0,'x2':0}

Max = {'x1':70,'x2':40}

LP = GEKKO(remote=False)

va = LP.Array(LP.Var, (len(my_vars)))? # array

vd = {}? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? # dictionary

for i,xi in enumerate(my_vars):

? ? vd[xi] = va[i]

? ? vd[xi].lower = Min[xi]

? ? vd[xi].upper = Max[xi]

# Cost function

LP.Minimize(LP.sum([Cost[xi]*vd[xi] for xi in my_vars]))?

# Summation as an array

LP.Equation(LP.sum(va)==100)

# This also works as a dictionary

LP.Equation(LP.sum([vd[xi] for xi in my_vars])==100)

LP.solve(disp=True)

for xi in my_vars:

? ? print(xi,vd[xi].value[0])

print ('Cost: ' + str(LP.options.OBJFCNVAL))

這產生了一個解決方案：

EXIT: Optimal Solution Found.

?The solution was found.

?The final value of the objective function is? 10750.00174236579

?---------------------------------------------------

?Solver? ? ? ? ?:? IPOPT (v3.12)

?Solution time? :? 0.012199999999999996 sec

?Objective? ? ? :? 10750.00174236579

?Successful solution

?---------------------------------------------------

x1 69.999932174

x2 30.0000682

Cost: 10750.001742

反對回復 2024-01-16

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