GEKKO：一个用于非线性优化问题的求解器

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。

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文章来源：

Python学习杂记

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