我正在尝试在 gekko 中实现时间最优控制问题。特别是,我复制了这个简短的代码片段。 为了实用性也在这里报告:
from gekko import GEKKO import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # set up the gekko model m = GEKKO() # set up the time (minimize the time with time scaling) m.time = np.linspace(0, 1, 100) # set up the variables POSITION = m.Var(value=0, ub=330, lb=0) VELOCITY = m.Var(value=0, ub=33, lb=0) m.fix_final(VELOCITY, 0) m.fix_final(POSITION, 300) # set up the value we modify over the horizon tf = m.FV(value=500, lb=0.1) tf.STATUS = 1 # set up the MV u = m.MV(integer=True, lb=-2, ub=1) u.STATUS = 1 # set up the equations m.Equation(POSITION.dt() / tf == VELOCITY) m.Equation(VELOCITY.dt() / tf == u) # set the objective m.Obj(tf) # set up the options m.options.IMODE = 6 # optimal control m.options.SOLVER = 3 # IPOPT # solve m.solve(disp=False) # print the time print("Total time taken: " + str(tf.NEWVAL)) # plot the results plt.figure() plt.subplot(211) plt.plot(np.linspace(0,1,100)*tf.NEWVAL, POSITION, label='Position') plt.plot(np.linspace(0,1,100)*tf.NEWVAL, VELOCITY, label='Velocity') plt.ylabel('Z') plt.legend() plt.subplot(212) plt.plot(np.linspace(0,1,100)*tf.NEWVAL, u, label=r'$u$') plt.ylabel('u') plt.xlabel('Time') plt.legend() plt.show()
照原样,它工作得很好,但是当我想删除对 velocity 最终值的约束时。
如果我注释 m.fix_final(velocity, 0)
行,结果不会改变。无论如何,它似乎假设最终速度应该为零。此外,如果我将最终速度从零更改为任何其他数字,我会从 gekko 收到错误: exception: @error: solution not found
。
该解决方案应该很容易找到,特别是如果对最终速度没有施加任何约束,则最佳控制将是在整个时间内保持加速()。
任何帮助将不胜感激! :)
正确答案
将最终约束从 m.fix_final(velocity, 0)
和 m.fix_final(position, 300)
更改为:
p = np.zeros(100); p[-1] = 1 last = m.Param(p) m.Equation(last*(POSITION-300)>=0)
这在最后一个节点应用了不等式约束,以便 position>=300
,但它也可以是等式约束。如果不可行的解决方案阻止求解器实现最终条件,我们有时也会使用软约束,例如 m.minimize(last*(position-300)**2)
。相反,它会尝试使解决方案尽可能接近最终约束。当使用 m.fix_final()
固定最终值时,导数也固定为零,因为不再计算该变量。这是 gekko 的已知限制,如此处所述。
以上是时间最优控制示例 GEKKO的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Arraysinpython,尤其是Vianumpy,ArecrucialInsCientificComputingfortheireftheireffertheireffertheirefferthe.1)Heasuedfornumerericalicerationalation,dataAnalysis和Machinelearning.2)Numpy'Simpy'Simpy'simplementIncressionSressirestrionsfasteroperoperoperationspasterationspasterationspasterationspasterationspasterationsthanpythonlists.3)inthanypythonlists.3)andAreseNableAblequick

你可以通过使用pyenv、venv和Anaconda来管理不同的Python版本。1)使用pyenv管理多个Python版本:安装pyenv,设置全局和本地版本。2)使用venv创建虚拟环境以隔离项目依赖。3)使用Anaconda管理数据科学项目中的Python版本。4)保留系统Python用于系统级任务。通过这些工具和策略,你可以有效地管理不同版本的Python,确保项目顺利运行。

numpyarrayshaveseveraladagesoverandastardandpythonarrays:1)基于基于duetoc的iMplation,2)2)他们的aremoremoremorymorymoremorymoremorymoremorymoremoremory,尤其是WithlargedAtasets和3)效率化,效率化,矢量化函数函数函数函数构成和稳定性构成和稳定性的操作,制造

数组的同质性对性能的影响是双重的:1)同质性允许编译器优化内存访问,提高性能;2)但限制了类型多样性,可能导致效率低下。总之,选择合适的数据结构至关重要。

到CraftCraftExecutablePythcripts,lollow TheSebestPractices:1)Addashebangline(#!/usr/usr/bin/envpython3)tomakethescriptexecutable.2)setpermissionswithchmodwithchmod xyour_script.3)

numpyArraysareAreBetterFornumericalialoperations andmulti-demensionaldata,而learthearrayModuleSutableforbasic,内存效率段

numpyArraySareAreBetterForHeAvyNumericalComputing,而lelethearRayModulesiutable-usemoblemory-connerage-inderabledsswithSimpleDatateTypes.1)NumpyArsofferVerverVerverVerverVersAtility andPerformanceForlargedForlargedAtatasetSetsAtsAndAtasEndCompleXoper.2)

ctypesallowscreatingingangandmanipulatingc-stylarraysinpython.1)usectypestoInterfacewithClibrariesForperfermance.2)createc-stylec-stylec-stylarraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreforfunctionsforeffortions.however.however,However,HoweverofiousofmemoryManageManiverage,Pressiveo,Pressivero


热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

Video Face Swap
使用我们完全免费的人工智能换脸工具轻松在任何视频中换脸!

热门文章

热工具

安全考试浏览器
Safe Exam Browser是一个安全的浏览器环境,用于安全地进行在线考试。该软件将任何计算机变成一个安全的工作站。它控制对任何实用工具的访问,并防止学生使用未经授权的资源。

PhpStorm Mac 版本
最新(2018.2.1 )专业的PHP集成开发工具

MinGW - 适用于 Windows 的极简 GNU
这个项目正在迁移到osdn.net/projects/mingw的过程中,你可以继续在那里关注我们。MinGW:GNU编译器集合(GCC)的本地Windows移植版本,可自由分发的导入库和用于构建本地Windows应用程序的头文件;包括对MSVC运行时的扩展,以支持C99功能。MinGW的所有软件都可以在64位Windows平台上运行。

螳螂BT
Mantis是一个易于部署的基于Web的缺陷跟踪工具,用于帮助产品缺陷跟踪。它需要PHP、MySQL和一个Web服务器。请查看我们的演示和托管服务。

VSCode Windows 64位 下载
微软推出的免费、功能强大的一款IDE编辑器