gekko中最大迭代极限后决策变量的取值

Question

我已经用python3编写了我的代码，并使用Gekko解算器解决了它

在10000次迭代之后，我得到了错误的最大迭代次数，并且没有找到解决方案。 那么，在第10000次迭代之后，我可以得到决策变量的值吗？ 我的意思是，即使达到最大迭代次数，解算器在最后一次迭代中也必须有一个决策变量值。所以我想访问这些值。我该怎么做

Answer 1

问题: 1） 我正在用APOPT Solver解决一个MINLP问题。我的决策变量定义为整数。我已按照您的建议检索到第10000次迭代的结果。但是决策变量的值是非整数的。那么为什么APOPT Solver要计算非整数解呢

答复: 有一个选项可以选择什么是整数。默认公差为整数值0.05范围内的任何数字。 您可以通过以下方式进行更改： m、 解算器\u选项=['minlp\u整数\u tol 1']

2）我正在运行“m.options.MAX_ITER=100”的代码，并使用m=GEKKO（）即使用远程服务器。但我的代码仍在运行10000次迭代

答：您可以通过以下方式进行选择： m、 解算器_选项=['minlp_最大迭代次数100']

非常感谢John Hedengren教授的及时回复

盖柯

Answer 2

调用solve时，可以通过设置debug=0来访问解决方案：

m.solve(debug=0)

默认值为debug=1，当出现错误（如达到最大迭代次数）时引发异常。下面是一个通常在5次迭代中求解的示例。使用m.options.max_iter=4，它在达到成功解决方案之前达到最大迭代次数

from gekko import GEKKO
m = GEKKO(remote=False) # create GEKKO model
x = m.Var(value=0)      # define new variable, initial value=0
y = m.Var(value=1)      # define new variable, initial value=1
m.Equations([x + 2*y==0, x**2+y**2==1]) # equations

m.options.MAX_ITER=4
m.solve(debug=0)        # solve

print([x.value[0],y.value[0]]) # print solution

使用debug=0，在迭代4中，当解算器几乎完成解时，返回错误的答案

[-0.89473125735, 0.44736562868]

如果您需要有关初始化问题的建议以帮助您找到成功的解决方案，我建议您阅读本文：

• Safdarnejad，S.M.，Hedengren，J.D.，Lewis，N.R.，Haseltine，E.，{a1}，计算机与化学工程，2015年，第78卷，第39-50页，DOI:10.1016/J.compchemeng.2015.04.016