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我有一个关于 Gekko 处理代数/隐式循环的具体问题。

我将给出化学工程领域的例子，因为这就是我找到该项目及其其他库的方式。

例如，当涉及到多组分化学平衡计算时，不可能明确地计算出方程式，因为一种物质的浓度可能存在于许多不同的方程式中。

我过去一直在使用其他付费软件，它会根据系统的可解性自动提出解决程序（通过分析依赖性和创建自动代数循环）。

我的问题是：

Gekko 会自动执行此操作吗？

这有点棘手，因为有时需要添加撕裂变量并从一个好的起始值进行迭代。

我知道这条信息可能有点抽象，但我正在尝试决定使用哪个软件来完成我的工作，这是我碰巧发现的一个实用瓶颈。

提前感谢您的宝贵见解。

使用 Python Gekko 中的 IPOPT 成功解决了一个平方目标的优化问题。

但是，当我切换到绝对值目标np.abs(x-y)（ 的 numpy 版本abs）或m.abs(x-y)（ 的 Gekko 版本abs）时，IPOPT 求解器会报告一个失败的解决方案。绝对值近似m.sqrt((x-y)**2)也失败了。

失败的解决方案

我知道基于梯度的求解器不喜欢没有连续一阶和二阶导数的函数，所以我怀疑这种情况发生在abs()where 0is a point 没有连续导数的情况下。有没有其他方法可以abs()在 Python Gekko 中使用基于梯度的求解器可靠地求解绝对值？

如何在脚本中以编程方式检查包是否为最新版本并返回真或假？

我可以用这样的脚本检查：

或使用命令行：

但是我如何以编程方式检查并返回真或假？

我正在研究一个整数优化问题，并想尝试 GEKKO。

问题描述：x1,x2,x3,...,x9,x10,x11（它们是 1-16 范围内的整数）是目标函数的十一个整数参数。我想找到一组 x 值来最小化目标函数的输出。然而，目标值是通过运行另一个 C/C++ 程序获得的，因为该问题不能用数学表示。像你的例子一样的公式。

我怀疑目标函数的返回值 j 是否与规范不匹配。在这种情况下 j python float 可以吗？但从日志和复查来看，init 状态的客观值是 0.06，这是正确的。我不知道为什么它只运行一次迭代然后停止。

我想使用 CSTR 相对于反应器温度的稳态浓度数据来拟合反应常数（k0 和 EoverR）。我只使用了一个简单的线性方程来生成要拟合的操作数据。(Ca_data = -1.5*T_reactor/100 + 4.2)

因为这是稳态数据，所以不需要时间步长 (m.time)。请就如何将以下模拟代码转换为“Ca vs. T_reactor”的估计代码提供建议。

我在考虑是否可以使用 GEKKO 来解决以下问题。请随时分享您的意见。先感谢您。

鉴于我想通过分段线性（PWL）段来近似一些非线性函数。例如，我想使用 N 个 PWL 段来近似高斯函数。是否可以利用 GEKKO 解决问题？你建议学习哪些可用的例子？

谢谢

我有一个 Python (TensorFlow + Gekko) 中的机器学习和高级控制应用程序，我需要将它与提供数据采集和最终元素控制的可编程逻辑控制器 (PLC) 集成。我可以使用机架式 Linux（首选）或 Windows Server 作为计算引擎，通过 OPC-UA（用于过程控制的 OLE - 通用架构）进行数据传输吗？

有一个Python OPC-UA / IEC 62541 客户端（和服务器）和一个Python MODBUS 包，我在连接到艾默生 DeltaV、霍尼韦尔 Experion/TDC3000 和横河 DCS 等分布式控制系统 (DCS) 时在其他项目中使用过. 我可以对诸如 Siemens Simatic S7-300 等 PLC 功能块做同样的事情吗？西门子拥有支持 TensorFlow 的较新 PLC，例如 SIMATIC S7-1500 NPU（神经处理单元）模块，但出于多种原因需要外部服务器。S7-300 支持 IEC 61131 标准和 PROFINET CBA 标准（西门子的 IEC 61499 标准）。

下面是我想用来与功能块通信的最小功能块。

我已经在离线模式下使用 Gekko python 为 MPC 构建了几个成功的代码。但是，我仍然想在运行程序时消除命令窗口的闪烁。有什么建议么 ？谢谢你。

我正在使用“IMODE=4”进行动态模拟。我想知道 GEKKO 中是否有一个选项可以将“IMODE = 1”的稳态模拟结果设置为动态模拟的初始值。

或者，我是否需要在单独运行动态仿真之前运行稳态仿真并设置值？

如何x在 Python Gekko 的优化模型中包含变量的积分？我发现m.vsum(x)这是时间范围内的总和，但不考虑可变时间步长。变量的导数x.dt()是 Gekko 内置的，但是积分呢？

结果

[5.0, 3.0434782609, 1.8525519849, 1.1276403386, 0.68638977133]