使用 Gekko 进行优化时,使用阶乘函数和范围函数的正确方法是什么?
What is the proper way to use factorial and range functions when doing optimization with Gekko?
我一直在尝试使用 Gekko 解决混合整数非线性规划问题,但我在使用 range
和 factorial
函数时遇到问题。
我的模型有一个变量,它旨在最小化 c
,同时将 Wq
保持在一定限度内。当我执行下面的代码时;
m = GEKKO()
m.options.SOLVER=1
def ineq1(c):
arr_rate = 60
ser_rate = 25
p = arr_rate/(ser_rate)
eps = 0
for m in range(c):
eps += p**m/factorial(m)
Po = 1/(eps+p**c/(factorial(c)*(1-p/(c))))
Lq = Po*p**(c+1)/(c*factorial(c)*(1-p/c)**2)
Wq = Lq/arr_rate
return Wq
x1 = m.Var(value=2,lb=1,ub=10,integer=True)
m.Equation(ineq1(x1)<=0.005)
m.Obj(x1)
m.solve(disp=False)
我收到以下错误:
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-427-6b79ae34d974> in <module>
16 x1 = m.Var(value=1,lb=1,ub=5,integer=True)
17 # Equations
---> 18 m.Equation(ineq1(x1)<=0.5)
19 m.Obj(x1) # Objective
20 m.solve(disp=False) # Solve
<ipython-input-427-6b79ae34d974> in ineq1(c1)
8 p = arr_rate/(ser_rate)
9 eps = 0
---> 10 for m in range(c):
11 eps += p**m/factorial(m)
12 Po = 1/(eps+p**c/(factorial(c)*(1-p/(c))))
TypeError: 'GKVariable' object cannot be interpreted as an integer
显然,Gekko 不希望我强制变量为整数,但我必须使用 range
和 factorial
函数才能使我的模型正常工作。如果有任何建议,我将不胜感激。
这不是一个很好的混合整数规划应用程序,因为一些试验解决方案是非整数的。在满足约束条件之前,用更高的数字评估 x1
怎么样:
from math import factorial
def ineq1(c):
arr_rate = 60
ser_rate = 25
p = arr_rate/(ser_rate)
eps = 0
for m in range(c):
eps += p**m/factorial(m)
Po = 1/(eps+p**c/(factorial(c)*(1-p/(c))))
Lq = Po*p**(c+1)/(c*factorial(c)*(1-p/c)**2)
Wq = Lq/arr_rate
return Wq
for x1 in range(1,15):
if ineq1(x1)<=0.005:
print('Constraint ineq1(x1)<0.005: ' + '{0:10.5f}'.format(ineq1(x1)) \
+ ' satisfied with minimum x1=' + str(x1))
break
在满足约束的第一个值处停止并将其报告为最优解。
Constraint ineq1(x1)<0.005: -0.06857 satisfied with minimum x1=1
我一直在尝试使用 Gekko 解决混合整数非线性规划问题,但我在使用 range
和 factorial
函数时遇到问题。
我的模型有一个变量,它旨在最小化 c
,同时将 Wq
保持在一定限度内。当我执行下面的代码时;
m = GEKKO()
m.options.SOLVER=1
def ineq1(c):
arr_rate = 60
ser_rate = 25
p = arr_rate/(ser_rate)
eps = 0
for m in range(c):
eps += p**m/factorial(m)
Po = 1/(eps+p**c/(factorial(c)*(1-p/(c))))
Lq = Po*p**(c+1)/(c*factorial(c)*(1-p/c)**2)
Wq = Lq/arr_rate
return Wq
x1 = m.Var(value=2,lb=1,ub=10,integer=True)
m.Equation(ineq1(x1)<=0.005)
m.Obj(x1)
m.solve(disp=False)
我收到以下错误:
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-427-6b79ae34d974> in <module>
16 x1 = m.Var(value=1,lb=1,ub=5,integer=True)
17 # Equations
---> 18 m.Equation(ineq1(x1)<=0.5)
19 m.Obj(x1) # Objective
20 m.solve(disp=False) # Solve
<ipython-input-427-6b79ae34d974> in ineq1(c1)
8 p = arr_rate/(ser_rate)
9 eps = 0
---> 10 for m in range(c):
11 eps += p**m/factorial(m)
12 Po = 1/(eps+p**c/(factorial(c)*(1-p/(c))))
TypeError: 'GKVariable' object cannot be interpreted as an integer
显然,Gekko 不希望我强制变量为整数,但我必须使用 range
和 factorial
函数才能使我的模型正常工作。如果有任何建议,我将不胜感激。
这不是一个很好的混合整数规划应用程序,因为一些试验解决方案是非整数的。在满足约束条件之前,用更高的数字评估 x1
怎么样:
from math import factorial
def ineq1(c):
arr_rate = 60
ser_rate = 25
p = arr_rate/(ser_rate)
eps = 0
for m in range(c):
eps += p**m/factorial(m)
Po = 1/(eps+p**c/(factorial(c)*(1-p/(c))))
Lq = Po*p**(c+1)/(c*factorial(c)*(1-p/c)**2)
Wq = Lq/arr_rate
return Wq
for x1 in range(1,15):
if ineq1(x1)<=0.005:
print('Constraint ineq1(x1)<0.005: ' + '{0:10.5f}'.format(ineq1(x1)) \
+ ' satisfied with minimum x1=' + str(x1))
break
在满足约束的第一个值处停止并将其报告为最优解。
Constraint ineq1(x1)<0.005: -0.06857 satisfied with minimum x1=1