欢迎来到GEKKO：一个用于非线性优化问题的求解器
发布于 2024-10-26
661
版权声明
我们非常重视原创文章，为尊重知识产权并避免潜在的版权问题，我们在此提供文章的摘要供您初步了解。如果您想要查阅更为详尽的内容，访问作者的公众号页面获取完整文章。
查看原文：
文章来源：
Python学习杂记
扫码关注公众号
扫码阅读
手机扫码阅读
GEKKO Python库使用摘要
GEKKO是一个用于动态系统建模和优化的Python库，它能够处理复杂的工业和科学问题。
1. 基础使用
首先，使用pip install gekko安装GEKKO库，然后通过from gekko import GEKKO导入。创建GEKKO对象m = GEKKO()后，可定义模型变量、约束条件和目标函数。
- 定义变量：
x = m.Var(value=0, lb=0, ub=10) - 约束条件：
m.Equation(x ** 2 >= 8) - 目标函数：
m.Obj(x ** 2)或model.Maximize(x ** 2)
GEKKO提供APOPT和BPOPT等多种求解器。示例中设置了APOPT求解器m.options.Solver = 1，并解决了一个化学反应器的优化问题。
2. 更多案例
演示了求解线性方程和混合整数非线性规划模型的案例。在第一个案例中，通过定义变量和约束条件，使用GEKKO解决了一个线性系统。第二个案例展示了如何处理更复杂的混合整数非线性规划问题，包括设置整数约束和使用APOPT求解器的高级设置。
- 线性方程结果：
[0.5] [-0.25] - 混合整数非线性规划结果：x1, x2, x3, x4的值分别为
[1.3589, 4.5993, 4, 1]，目标函数值为17.532267301
本文总结了GEKKO的安装、模型定义、变量和约束条件的设置以及求解器的应用，为解决各类非线性优化问题提供了便捷的方法。
Python学习杂记
文章来源：
Python学习杂记
扫码关注公众号
相关推荐
Python学习杂记的其他文章
Python字符串处理常用的30种操作
我们平时编写代码时，经常需要对字符串进行处理，本文详细介绍Python字符串处理常的30种操作。
FelooPy，一个Python的算法建模集成库介绍
今天要给大家介绍一个解决运筹优化问题的开源库FelooPy 。
国产AI新秀Kimi初体验
3月20日，一个名为Kimi的对话式AI助手成为市场焦点，相关概念股纷纷涨停，引发了投资者和自媒体的广泛关注。
itertools：Python中迭代器工具
在Python中，迭代器是一个非常强大的工具，允许我们以更高效的方式处理数据。然而，当我们需要处理大量的数据
Python常用统计库Statsmodels介绍
Statsmodels是一个广泛使用的Python库，用于实现统计模型估计和推断。
加入社区微信群
与行业大咖零距离交流学习
PMO实践白皮书
白皮书上线
白皮书上线
