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定义 Gekko 变量数组不允许任何参数来初始化变量。例如，我无法使用 m.Array 函数创建一个整数变量数组。

我可以使用以下语法创建一个变量数组：m.Array(m.Var, (42, 42))。但是，我不知道如何使这个数组成为整数变量数组，因为传递给 m.Array 函数的 m.Var 不接受任何参数。

  • 我有一个变量作为整数变量： my_var_is_an_integer_var = m.Var(0, lb=0, ub=1, integer=True)

  • 我有一个不是整数变量的变量数组： my_array_vars_are_not_integer_vars = m.Array(m.Var, (42, 42))

  • 我想要一个整数变量数组：my_array_vars_are_integer_vars = m.Array(m.Var(0, lb=0, ub=1, integer=True), (42,42)) （抛出错误）

我如何将数组中的变量初始化为整数变量？？？

尝试将数组初始化为整数变量时出错：

Traceback (most recent call last):
  File "integer_array.py", line 7, in <module>
    my_array_vars_are_not_integer_vars = m.Array(m.Var(0, lb=0, ub=1, 
integer=True), (42,42))
  File "C:\Users\wills\Anaconda3\lib\site-packages\gekko\gekko.py", line 
 1831, in Array
    i[...] = f(**args)
TypeError: 'GKVariable' object is not callable
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1 回答 1

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如果在创建变量数组时需要传递其他参数，可以使用以下选项之一。选项 1 创建一个 Numpy 数组，而选项 2 和 3 创建一个 Python 列表。

选项 1（首选） 使用带有附加参数的 m.Array 函数创建一个 numpy 数组integer=True：

y = m.Array(m.Var,(42,42),lb=0,ub=1,integer=True)

选项 2 使用列表推导式创建一个 2D 变量列表：

y = [[m.Var(lb=0,ub=1,integer=True) for i in range(42)] for j in range(42)]

选项 3 或者，您可以创建一个空列表 (y) 并将二进制值附加到该列表。

y = [[None]*42]*42
for i in range(42):
    for j in range(42):
        y[i][j] = m.Var(lb=0,ub=1,integer=True)

创建变量后可以更改上限和下限，但该integer选项仅在初始化时可用。不要忘记使用m.options.SOLVER = 1. 下面是一个完整的示例，它使用了所有三个选项，但使用了、和的3x4数组。xyz

from gekko import GEKKO
import numpy as np

m = GEKKO()

# option 1
x = m.Array(m.Var,(3,4),lb=0,ub=1,integer=True)

# option 2
y = [[m.Var(lb=0,ub=1,integer=True) for i in range(4)] for j in range(3)]

# option 3
z = [[None]*4]*3
for i in range(3):
    for j in range(4):
        z[i][j] = m.Var(lb=0,ub=1,integer=True)

# switch to APOPT
m.options.SOLVER = 1

# define objective function
m.Obj(m.sum(x))
m.Obj(m.sum(np.array(y)))
m.Obj(m.sum(np.array(z)))

# define equation
m.Equation(x[1,2]==0)
m.Equation(m.sum(x[:,0])==2)
m.Equation(m.sum(x[:,1])==3)
m.Equation(m.sum(x[2,:])==1)

m.solve(disp=True)

print(x)

目标是最小化 , 中的所有元素的总和x，但是对 的元素y、z行和列有一定的限制x。解决方案是：

[[[1.0] [1.0] [0.0] [0.0]]
 [[1.0] [1.0] [0.0] [0.0]]
 [[0.0] [1.0] [0.0] [0.0]]]
于 2019-06-14T05:10:32.450 回答