Question

这是我第一次尝试使用 Gekko 优化。

<块引用>

我的问题是：

<块引用>

有 100 美元，我必须决定分配多少钱（按百分比）用于购买或储蓄。节省 1 美元的利润为 15 美元，购买的利润为 12 美元。我必须考虑分配给储蓄金额的 5%，因此结果为：

x_save: % saving
factor = 0.05 </pre>
save_quantity = min(x_save * 1.05, 100)

我在 Gekko 上写这篇文章的尝试如下：

m = GEKKO()
m.options.SOLVER = 3
### Initialize variables
x_save     = m.Var(value=0  , lb=0  , ub=60,  integer=True)

money = 100
saving_return = 15
buying_return = 12
factor = 1.05

save_quantity = m.min2(x_save * factor, 100) * money
buy_quantity = money - save_quantity 

m.Obj(-(save_quantity * saving_return + buy_quantity * buying_return))
m.solve(disp=False)

我有这样的错误 (-(((i7)(15))+(((100-(100-i6)))(12))))

请问，有人可以帮我吗？我不知道我是否以正确的方式写了我的问题

Answer 1

在 e 上使用上限约束而不是 save_quantity 函数。另外，等式应该是m.min2()而不是m.Equation(save_quantity==x_save/100 * factor * money)吗？

m.Equation(save_quantity==x_save * factor * money)

解决办法是：

from gekko import GEKKO
m = GEKKO()
m.options.SOLVER = 1

x_save = m.Var(value=0, lb=0, ub=60, integer=True)

money = 100
saving_return = 15
buying_return = 12
factor = 1.05

save_quantity = m.Var(ub=100)
m.Equation(save_quantity==x_save/100 * factor * money)
buy_quantity = money - save_quantity 

m.Maximize(save_quantity * saving_return \
           + buy_quantity * buying_return)
m.solve(disp=False)

print(x_save.value[0])
print(save_quantity.value[0])

Gekko：使用先前定义的变量

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