如何在GEKKO中约束模型变量

GEKKO是一个用于动态优化和非线性模型预测控制的Python库。在GEKKO中，可以使用约束来限制模型变量的取值范围。

要在GEKKO中约束模型变量，可以使用m.Var()函数创建一个变量，并使用m.Equation()函数添加约束条件。以下是一个示例：

from gekko import GEKKO

# 创建模型
m = GEKKO()

# 创建变量
x = m.Var(value=0, lb=0, ub=10)  # 变量x的取值范围为0到10

# 添加约束条件
m.Equation(x >= 5)  # x大于等于5
m.Equation(x <= 8)  # x小于等于8

# 求解模型
m.solve()

# 输出结果
print(x.value)

在上述示例中，通过lb和ub参数设置了变量x的取值范围为0到10。然后使用m.Equation()函数添加了两个约束条件，分别是x >= 5和x <= 8。最后使用m.solve()求解模型，并通过x.value获取变量x的取值。

GEKKO还支持其他类型的约束条件，如等式约束、不等式约束、线性约束等。可以根据具体需求选择适合的约束类型。

关于GEKKO的更多信息和使用方法，可以参考腾讯云的相关产品介绍页面：GEKKO产品介绍。