小编Joh*_*ren的帖子

我正在学习将Gekko的大脑模块用于深度学习应用程序。

我一直在建立一个神经网络来学习numpy.cos（）函数，然后产生相似的结果。

当我的训练范围是：

x = np.linspace(0,2*np.pi,100)

但是，当我尝试将范围扩展到以下内容时，模型崩溃了：

x = np.linspace(0,3*np.pi,100)

我需要在神经网络中进行哪些更改以增加模型的灵活性，使其适用于其他范围？

这是我的代码：

from gekko import brain
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#Set up neural network 
b = brain.Brain()
b.input_layer(1)
b.layer(linear=2)
b.layer(tanh=2)
b.layer(linear=2)
b.output_layer(1)

#Train neural network
x = np.linspace(0,2*np.pi,100)
y = np.cos(x)
b.learn(x,y)

#Calculate using trained nueral network
xp = np.linspace(-2*np.pi,4*np.pi,100)
yp = b.think(xp)

#Plot results
plt.figure()
plt.plot(x,y,'bo')
plt.plot(xp,yp[0],'r-')
plt.show()

这些是2pi的结果：

这些是3pi的结果：

我很好奇 IPOPT 求解器的每个求解器输出列有何建议。有什么材料可以解释这一点吗？

以下是IPOPT 求解器的求解器输出。我想知道inf_pr、inf_du、lg(mu)、||d||等术语的含义。

我试图将三次样条曲线拟合到下面的数据点，当我使用Param类似示例m.x = m.Param(value=np.linspace(-1, 6))或常量时，我有点困惑Const。

import numpy as np
from gekko import GEKKO
xm = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5])
ym = np.array([0.1, 0.2, 0.3, 0.5, 1.0, 0.9])

m = GEKKO()
m.x = m.Param(value=np.linspace(-1, 6))
m.y = m.Var()
m.options.IMODE = 2
m.cspline(m.x, m.y, xm, ym)
m.solve(disp=False)

p = GEKKO()
p.x = p.Var(value=1, lb=0, ub=5)
p.y = p.Var()
p.cspline(p.x, p.y, xm, ym)
p.Obj(-p.y)
p.solve(disp=False)

我目前正在 Python GEKKO 中实施 MINLP 优化问题，以确定三代能源系统的最佳运行策略。由于我将不同代表性日子的所有时期的能源需求视为输入数据，因此基本上我所有的决策变量、中间体等都是二维数组。我怀疑 2D 中间体的声明是我的问题。现在我使用列表理解来声明 2D 中间体，但似乎 python 不能使用这些中间体。此外，误差这个稳态 IMODE 只允许标量值。发生。

每当我像这样使用 GEKKO m.Array 函数时： e_GT = m.Array(m.Intermediate(E_GT[z][p]/E_max_GT) for z in range(Z) for p in range(P), (Z,P)) 它说，GEKKO 对象 m.Intermediate 不能被调用。

如果有人能给我提示，我将不胜感激。

这是完整的代码：

"""
Created on Fri Nov 22 10:18:33 2019

@author: julia
"""
# __Get GEKKO & numpy___
from gekko import GEKKO
import numpy as np

# ___Initialize model___
m = GEKKO()

# ___Global options_____
m.options.SOLVER = 1                                                            # APOPT is MINLP Solver

# …

我正在优化的问题是在输电网络中建设发电厂。为此，我在每辆公交车上放置发电厂，并让优化告诉我应该建造哪些发电厂以最大限度地降低运行成本。

为了对植物的放置进行建模，我尝试使用一组二进制变量，如果植物完全被使用，则标记为 1，否则标记为 0。然后在最小化的目标函数中，我将此数组乘以一个常数：USEW。

我进行了多次尝试但没有任何效果。似乎有效的方法是直接在 Obj 中使用if2函数。 Gekko功能。然而我得到了非常奇怪的结果。我的代码有点长，所以我只会发布相关的行，希望这个想法很清楚，如果不是，请告诉我，我会发布整个内容。

bus=node=24
t=24
Sbase=100.
Gen = 12
VOLL = 10000.
VOLW = 50.
USEW = 100.
Pw = m.Array(m.Var,(bus,t), lb=0., ub=0., value=0.)
for b in range(bus):
    m.Minimize( np.sum(VOLL*lsh[b,:] + VOLW*Pc[b,:])*Sbase \
               + m.if2(-1.*Sbase*m.sum(Pw[b,:]),1,0)*USEW )

问题出在if2零件上。如果我移除它，我会得到预期的结果，但随后会失去放置哪种植物的决定。我也尝试过，if3但也没有成功。从我看来，优化器似乎正在尝试最小化，Pw[b,:]因为结果仅包含零。以某种方式绕过该if2部分并进入内部sum。

根据文档，这部分：m.if2(-1.*Sbase*m.sum(Pw[b,:]),1,0)应该返回0或，1但似乎没有这样做。我乘以-1因为Pw总是正数，我想检测何时Pw>0。

我需要有关如何为此目的正确使用条件函数的帮助。谢谢

EDIT1 考虑以下情况：

from gekko import GEKKO
m = GEKKO(remote=False)
Sbase=100. …