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我正在尝试解决非线性优化问题。我通过创建下面的代码复制了我的问题。Python 返回TypeError: object of type 'int' has no len(). 如何在约束函数中包含 IF 语句？

控制台打印以下内容：

  File "<ipython-input-196-8d29d410dcea>", line 1, in <module>
    runfile('C:/Users/***/Documents/***/Project/untitled.py', wdir='C:/Users/***/Documents/***/***/Project')

  File "C:\Users\***\Anaconda3\lib\site-packages\spyder_kernels\customize\spydercustomize.py", line 704, in runfile
    execfile(filename, namespace)

  File "C:\Users\***\Anaconda3\lib\site-packages\spyder_kernels\customize\spydercustomize.py", line 108, in execfile
    exec(compile(f.read(), filename, 'exec'), namespace)

  File "C:/Users/***/Documents/***/***/Project/untitled.py", line 27, in <module>
    m.Equation(Cx(x1,x2,x3,x4) < 0)

  File "C:/Users/***/Documents/***/***/Project/untitled.py", line 17, in Cx
    if K > 15:

  File "C:\Users\***\Anaconda3\lib\site-packages\gekko\gk_operators.py", line 25, in __len__
    return len(self.value)

  File "C:\Users\***\Anaconda3\lib\site-packages\gekko\gk_operators.py", line 134, in __len__
    return len(self.value)

TypeError: object of type 'int' has no len()

-

from gekko import GEKKO
m = GEKKO()


def Cr(x1,x2,x3,x4):
    return (x1*x4*(x1+x2+x3)+x3**2)

def Cw(x1,x2,x3,x4):
    return x1*x2*x3*x4

def Ck(x1,x2,x3,x4):
    return x1*x2*x3*x4+1

def Cx(x1,x2,x3,x4):
    K = Ck(x1,x2,x3,x4)
    if K > 15:  #Issue here
        K = 15
    return x1**2+x2**2+x3**2+x4**2 - K

x1 = m.Var(value=1,lb=-5000,ub=5000)
x2 = m.Var(value=1,lb=-5000,ub=5000)
x3 = m.Var(value=1,lb=-5000,ub=5000)
x4 = m.Var(value=1,lb=-5000,ub=5000)

m.Equation(Cw(x1,x2,x3,x4) >= 14)
m.Equation(Cx(x1,x2,x3,x4) < 0)

m.Obj(Cr(x1,x2,x3,x4))

m.solve(disp=False)
print(x1.value)
print(x2.value)
print(x3.value)
print(x4.value)

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我希望 GEKKO 在约束中使用 IF 语句运行，我不关心代码中的优化问题是否有解决方案。先感谢您。

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我建议您使用min2或min3函数或 GEKKO 中最近添加的if3函数。

K = m.min3(Ck(x1,x2,x3,x4),15)

这是关于MPCC 和二进制开关变量的附加信息。您不能使用具有非连续梯度的函数，因为它会导致求解器出现问题以及它们如何搜索解。min3和if3函数使用二进制变量并将问题作为混合整数问题求解，而min2使用 MPCC。这是一个简短的示例，演示了min2和min3的使用。

min2 和 min3 函数的示例使用

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from gekko import GEKKO
m = GEKKO(remote=False) 
p = m.Param(value=np.linspace(10,20,21))
x = m.Var()
m.Equation(x==p)
# with MPCCs
y2 = m.min2(p,15)
# with integer variables
y3 = m.min3(p,16)
m.options.IMODE = 2
m.solve()
plt.plot(p,x,'b-',label='x')
plt.plot(p,y2,'g:',label='MPCC')
plt.plot(p,y3,'r--',label='Integer Switch')
plt.legend()
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.show()
于 2019-04-02T20:41:12.420 回答
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（免责声明：我不知道这个库或它会为你做什么）

if 语句使这个 problen 不可微分，这使 NLP 求解器（如 Ipopt）的假设无效。

就 MINLP 求解器（Bonmin，Couenne）而言，这可以通过重新制定来实现（并且当所需的辅助二元变量已放宽时，由此产生的问题是可微的）。期望 lib 为您做这件事几乎是毫无疑问的。

因此，您似乎需要遵守一些 MINLP 模型的规则，例如 Bonmin在这里描述的。没有“基于 if 的分支”的概念。

要么引入一个指标变量，就像它在 MIP 世界中很常见，请参见此处。忽略开销的想法是这样的：

K_ = Ck(x1,x2,x3,x4)
I = K_ > 15 (binary variable; see link for formulation idea)

return x1**2+x2**2+x3**2+x4**2 - I*15 - (1-I) * K_

这是一个MINLP。

在解释您的等式时，您可能会在不使用额外的二进制变量（并接触 MINLP）的情况下逃脱：

return x1**2+x2**2+x3**2+x4**2 - min(Ck(x1,x2,x3,x4), 15)

这也是不可微分的，但可以很容易地重新制定（有一个怪癖），如：

return x1**2+x2**2+x3**2+x4**2 - A

# extra constraints
A <= Ck(x1,x2,x3,x4)
A <= 15

如果我们可以强制向最大的 A 移动。这意味着，它必须是目标的一部分：

m.Obj(Cr(x1,x2,x3,x4) + c * A) (if it's a maximization problem)

这将是一个NLP，但c的值需要注意（它必须足够大）。

于 2019-03-30T23:18:29.983 回答