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如何在Python - GEKKO中构建和打印循环生成的优化值列表?

在Python - GEKKO中构建和打印循环生成的优化值列表的方法如下:

  1. 导入所需的库和模块:
代码语言:txt
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from gekko import GEKKO
import numpy as np
  1. 创建一个GEKKO模型对象:
代码语言:txt
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m = GEKKO()
  1. 定义模型的变量和参数:
代码语言:txt
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n = 10  # 循环生成的优化值列表的长度
x = [m.Var() for _ in range(n)]  # 定义优化变量列表
  1. 定义模型的约束条件和目标函数:
代码语言:txt
复制
m.Equation(sum(x) == 1)  # 约束条件:优化变量之和等于1
m.Obj(sum([x[i]**2 for i in range(n)]))  # 目标函数:优化变量的平方和
  1. 设置模型的求解器和求解方法:
代码语言:txt
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m.options.SOLVER = 1  # 设置求解器为APOPT
m.solve()  # 求解模型
  1. 打印循环生成的优化值列表:
代码语言:txt
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opt_values = [x[i].value[0] for i in range(n)]
print(opt_values)

完整的代码示例:

代码语言:txt
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from gekko import GEKKO
import numpy as np

m = GEKKO()

n = 10
x = [m.Var() for _ in range(n)]

m.Equation(sum(x) == 1)
m.Obj(sum([x[i]**2 for i in range(n)]))

m.options.SOLVER = 1
m.solve()

opt_values = [x[i].value[0] for i in range(n)]
print(opt_values)

这段代码使用GEKKO库构建了一个优化模型,其中优化变量的个数为10。约束条件为优化变量之和等于1,目标函数为优化变量的平方和。通过设置求解器为APOPT并调用solve()方法求解模型,得到循环生成的优化值列表opt_values,并将其打印输出。

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