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我正在尝试使用 Gekko 来优化电池储能系统的（放电）充电。每小时EP电价、太阳能电池板的能源生产PV和能源需求Dem被考虑在整个范围内（0-24 小时），以最大限度地降低总成本TC。套利应该发生，因为电池在最佳时刻被（放电）充电（ Pbat_ch& Pbat_dis）到电网（ & ）/从电网（Pgrid_in& ）。Pgrid_out

与网上的大多数例子相反，这个问题没有被表述为一个状态空间模型，而是主要依赖于价格、消费和生产的外生数据。下面概述了与 Gurobi 有关的 3 个具体问题，导致以下错误的整个代码可以在这篇文章的底部找到。

1. 目标函数是在整个范围内向电网购买/出售电力所产生的成本总和。我习惯了 Gurobi，它允许以这种方式（[t]）在特定时间步长引用操纵变量（PowerGridOut和）。PowerGridIn = m.MV(...)

这在 Gekko 中也是可能的，还是应该将这个总和重铸为一个积分？下面的代码是否正确？

2. Gurobi 允许对电池充电状态变化的这种约束公式：

基于关于 stackoverflow 关于类似问题的问题，我以连续的方式将其重新表述为：

3. 最后的关键约束应该是功率平衡，其中Demand[t]&PV[t]是外生向量，而其他变量是m.MV()：

不幸的是，到目前为止，所有这些都没有奏效。如果有人能给我一些提示，我将不胜感激。理想情况下，我想用离散的术语来制定目标函数和约束。

整个代码

我是离散选择建模的新手，所以如果我误解了分析的基本方面，我深表歉意。

我想使用特定于个人的变量以及我认为是特定于替代的属性变量来运行离散选择分析。从 mlogit 小插图中，我认为个人特定变量是“选择情况特定协变量”（在新小插图中），而替代特定属性变量是“具有通用系数的替代特定协变量”（同样，在新小插图中）。替代特定属性变量不应该对不同的替代产生不同的影响，所以我相信一个适用于所有替代的通用系数是有序的。

让我们以钓鱼数据集为例。

...这让我们：

然后我们拟合模型：

...这让我们：

到目前为止，一切都很好。

现在让我们将 price 和 catch（替代特定属性变量）值重新编码为替代变化但个体不变的值：

...这让我们：

在我看来，这就像一个单选产品比较：每个替代品都有一组固定的属性（具有通用系数的替代品特定属性变量），这些属性可能会影响个人的决定。个人的收入，即个人特定（或选择情境特定，来自新的小插图）变量，也可能会影响决策，尽管它必须随小插图所示的备选方案而变化。

但是，当我尝试为 Fish2 数据集运行模型时，它失败了：

我猜测替代特定属性变量在选择情况下不变化的事实是问题所在，但我不明白为什么或如何解决它。在我看来，我应该能够用 mlogit 分析这种情况。

如果有另一种分析技术可以更好地解决这类问题，我愿意接受建议。

我正在编写一个模型，农民会季节性地更新利润并相应地种植农作物。一年的时间段内总共会有 630 个刻度。有两个季节。第一季将需要 252 个滴答声来完成一个作物周期。其他季节将需要接下来的 378 个刻度来完成一个作物周期。对于这两个季节，农民将计算她的利润。最初在 252 个刻度之后，然后重置一些变量以开始下一季并计算接下来 378 个刻度的利润。这将同时进行并运行一段时间，比如说 10 年或更长时间。有没有人可以帮助编写代码。

下面给出代码。

问题：Ticks mod 命令将高估或低估每个季节的利润。我想计算第 1 季的利润从 0 到 252 滴答，第 2 季从 253 滴答到 630 滴答。第 1 季的利润从 631 到 882 再计算第 2 季到 1260 滴答。并且这将继续。

我进行了离散选择实验，但已经分析了 2 个月。任何人都可以帮助我解决这个混合的 logit 问题......

我的实验是用3 个选项（选项 1、选项 2、选项 3）和 3 个属性（soc、man、inc）进行的

我也有一些个人特征，并想使用这些：

avg.charge.cost, avg.charge.num, 里程 start.time.mon,

start.time.aft、start.time.eve、start.time.nig、start.time.rand（这些是虚拟变量）

很难用社会人口变量来解释。下面是 mlogit 代码和结果。我无法解释诸如“start.time.mon:2”之类的社会人口变量，因为 2 只是选项的名称，它由 3 个选项 (soc, man, inc) 组成。它不像船，包机，像例子......

因此，它没有诸如 start.time.mon:2, start.time.eve:3,milage:2 之类的含义...

1. 如何删除拦截：2，拦截：3？和
2. 在这种情况下我应该如何把个人特征放在一起？

大家好！我真的需要一些帮助才能在连续地图上创建离散图例。

到目前为止我所拥有的：在这里，您可以根据 4 个统计算法看到植物物种出现的概率。在图例中，您会看到“0,1,2,3,4”，但图例值是分类值，但图例颜色调色板仍然在连续值下工作，颜色未正确分离。

但是，我想要的是一个分类图例，它根据图例中的每个类别从地图中获取连续值，旨在清楚地表明算法预测的一致性，没有连续的比例。

图 2 你看到了完美的地图，但我想使用 ggplot2 制作它：在这里，我可以在离散图例中清楚地指出与 4 个统计算法相对应的颜色。

对于第二张地图，我使用了以下代码：

而且效果很好！

但是，在 ggplot2 下，我使用的是这段代码：

我已经尝试使用#scale_fill_manual、#scale_fill_gradientn 等，并且还搁置了这个问题（非常相似）： R ggplot2 discret color palette for gradient map。但我仍然无法解决这个问题。

任何帮助和建议将不胜感激！

我已经使用 Orange 一段时间了，我正在尝试实现一些分类方法来对我的数据进行分类。

我正在使用 Test and Score 小部件在我的数据集上测试一些分类方法（kNN、ANN 等），并且正在使用 k 折交叉验证。

我的数据集是来自 UCI 存储库的托儿所数据集，它只包含分类属性。

这是我的问题：kNN 算法如何计算欧几里得距离？我认为对于分类数据集，应该使用“汉明距离”。但是，当我使用汉明距离时，我必须在 python 小部件中手动编程：

两个距离的结果总是相同的。

对 300 人进行了包含 20 个问题的测试。我们知道 8 个问题至少有 100 次点击，其余的至少有 200 次点击。证明某个学生至少答对了 11 道题。

当我们有离散变量，例如年龄、病假数、家庭中的孩子数和数据框中的缺勤数时，我想用二进制结果建立一个预测模型，是否可以将这些变量与其他数字一起包含在内将连续变量转化为标准化或标准化过程？

还是我应该将这些离散变量归类为分类变量并将它们变成虚拟变量？

问题已经被问过和回答过，请参阅Anylogic - 资源占用的动态规范。但是stackoverflow上的多个巨魔要求我再次问同样的问题，无论如何...... - 因为问它被视为“答案”而不是“问题”。

Anylogic 8.7.2。
我创建了一个资源池myworkers。
代理类型workers。
打开workers代理并添加一个变量offloadBay（或参数，无所谓）INT, default value 0，. 在 main 中，我使用一个seize块从该池中获取 4 个资源，但它们需要满足条件offloadBay == 0。在我选择的抓住块Customise resource choice == true ; Recource choice condition = (unit.offloadBay == 0)中。在运行项目时，我收到错误 - “无法解析 offloadBay 或不是字段”。

似乎对关键字的unit引用实际上并未引用资源单元 - 引用时没有任何unit's参数、变量、函数等可供调用unit.

请就我做错了什么提出建议？或者，如何根据资源的特定条件或属性从 ResourcePool 中选择资源？（可根据要求提供演示项目，请告知发送到哪里）

我有一些离散数据，我试图在 R 的直方图中绘制。我正在使用内置的 hist() 函数，该函数在大多数情况下对我拥有的数据都有效。但是，当涉及到离散变量时，它看起来有些奇怪（不幸的是，我无法添加图片）。我将其解释为“因为 0 和 1 个孩子的箱子必须在 0 和 1 之间，它决定了所有箱子的宽度，因此决定了“从 1.5 到 2”的结果”。如何将数字放在每个 bin 下方居中的 x 轴上？

提前致谢！