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! :)
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!