如何在 Gekko 中使用 if2/3
How to use if2/3 in Gekko
我正在优化的问题是在传输网络中建造发电厂。为此,我在每辆公共汽车上都放置了发电厂,让优化告诉我应该建造哪些发电厂以最大限度地降低 运行 成本。
为了模拟植物的放置,我尝试使用一组二进制变量来标记,即如果完全使用植物则为 1,否则为 0。然后在 Objective 函数中最小化我将这个数组乘以一个常数:USEW
。
我试了好几次都没成功。似乎有效的方法是直接在 Obj 中使用 if2 Gekko
函数。功能。但是我得到了非常奇怪的结果。我的代码有点长,所以我 post 只是相关的行,希望这个想法很清楚,如果没有请告诉我,我 post 整个事情。
bus=node=24
t=24
Sbase=100.
Gen = 12
VOLL = 10000.
VOLW = 50.
USEW = 100.
Pw = m.Array(m.Var,(bus,t), lb=0., ub=0., value=0.)
for b in range(bus):
m.Minimize( np.sum(VOLL*lsh[b,:] + VOLW*Pc[b,:])*Sbase \
+ m.if2(-1.*Sbase*m.sum(Pw[b,:]),1,0)*USEW )
问题出在if2
部分。如果我删除它,我会得到预期的结果,但是放置哪种植物的决定就会丢失。我也尝试使用 if3
但也没有用。从我看来,优化器似乎正在尝试最小化 Pw[b,:]
因为结果只包含零。以某种方式绕过 if2
部分并进入内部 sum
.
根据文档,这部分:m.if2(-1.*Sbase*m.sum(Pw[b,:]),1,0)
应该 return 0
或 1
但似乎并没有这样做。我乘以 -1
因为 Pw
总是正数,我想检测何时 Pw>0
.
我需要有关如何为此目的正确使用条件函数的帮助。
谢谢
EDIT1
考虑以下情况:
from gekko import GEKKO
m = GEKKO(remote=False)
Sbase=100.
Pw = array([[[0.0], [0.0], [0.0], [0.0], [0.0], [0.0], [0.0], [0.0], [0.0],
[0.0], [0.0], [0.0], [0.0], [0.0], [0.0], [0.0], [0.0], [0.0],
[0.0], [0.0], [0.0], [0.0], [0.0], [0.0]],
[[10.0], [10.0], [10.0], [0.0], [0.0], [0.0], [0.0], [0.0], [0.0],
[0.0], [0.0], [0.0], [0.0], [0.0], [0.0], [0.0], [0.0], [0.0],
[0.0], [0.0], [0.0], [0.0], [0.0], [0.0]]], dtype=object)
# for np.sum(Pw[0,:])=0.0
print('sum of Pw[0,:]=', np.sum(Pw[0,:]))
print(m.if3(-1.*Sbase*np.sum(Pw[0,:]),1,0).value)
print(m.if3(-1.*Sbase*np.sum(Pw[0,:]),0,1).value)
# for np.sum(Pw[1,:])=30.0
print('sum of Pw[1,:]=', np.sum(Pw[1,:]))
print(m.if3(-1.*Sbase*np.sum(Pw[1,:]),1,0).value)
print(m.if3(-1.*Sbase*np.sum(Pw[1,:]),0,1).value)
结果始终相同:0
。我交换 x1
和 x2
或者条件 >=0 或 <0:
都没关系
0.0
sum of Pw[0,:]= 0.0
0 #result 1
0 #result 2
sum of Pw[1,:]= 30.0
0 #result 3
0 #result 4
您可以尝试的一件事是使用 1e-3(或使用的某个最小值)而不是零的切换点。当开关点为零且条件为 1e-10
时,输出将为 1
,因为它大于开关点。这是必需的,因为 Gekko 使用基于梯度的优化器,其解决方案容差为 1e-6
(默认),因此在该容差范围内的解决方案是可以接受的。
还有一个 couple examples in the documentation 可能也有帮助。您可能还想查看 sign2
/sign3
函数和 max2
/max3
函数,它们也可能会为您提供所需的结果。
if2
文档
IF 条件与互补约束开关变量。 IF 语句的传统方法不是连续可微的,可能导致基于梯度的优化器无法收敛。 if2
方法使用二进制切换变量来确定y=x1
(当condition<0
时)或y=x2
(当condition>=0
时):
if3
文档
IF 条件与二进制开关变量。 IF 语句的传统方法不是连续可微的,可能导致基于梯度的优化器无法收敛。 if3
方法使用二进制切换变量来确定是y=x1
(当condition<0
时)还是y=x2
(当condition>=0
时)。
用法
y = m.if3(condition,x1,x2)
输入:
condition
: GEKKO 变量、参数或表达式
x1
和 x2
:GEKKO 变量、参数或表达式
输出:
y = x1
当 condition<0
y = x2
当 condition>=0
from gekko import GEKKO
m = GEKKO(remote=False)
p = m.Param()
y = m.if3(p-4,p**2,p+1)
# solve with condition<0
p.value = 3
m.solve(disp=False)
print(y.value)
# solve with condition>=0
p.value = 5
m.solve(disp=False)
print(y.value)
基于梯度的优化器在逻辑条件上有 additional information,2 (MPCC)
和 3 (binary)
类型之间的区别。
对 EDIT1 的响应
因为 Gekko 总是使用 0
的开关条件,我们可以用 condition<swc
修改开关条件,然后用 condition-swc<0
将它装回gekko 形式。从我的回复中的示例来看,我们可以将开关条件移动 swc=0.1
.
swc = 0.1
y = m.if3(p-4-swc,p**2,p+1)
在您的情况下,您可以使用 swc=1e-3
或更高的值来避免在切换条件下出现解决方案。虽然 if3
通常需要更长的时间来解决,但我通常会得到比 if2
更好的结果,尤其是当存在干扰 if2
MPCC 的竞争目标时。
我正在优化的问题是在传输网络中建造发电厂。为此,我在每辆公共汽车上都放置了发电厂,让优化告诉我应该建造哪些发电厂以最大限度地降低 运行 成本。
为了模拟植物的放置,我尝试使用一组二进制变量来标记,即如果完全使用植物则为 1,否则为 0。然后在 Objective 函数中最小化我将这个数组乘以一个常数:USEW
。
我试了好几次都没成功。似乎有效的方法是直接在 Obj 中使用 if2 Gekko
函数。功能。但是我得到了非常奇怪的结果。我的代码有点长,所以我 post 只是相关的行,希望这个想法很清楚,如果没有请告诉我,我 post 整个事情。
bus=node=24
t=24
Sbase=100.
Gen = 12
VOLL = 10000.
VOLW = 50.
USEW = 100.
Pw = m.Array(m.Var,(bus,t), lb=0., ub=0., value=0.)
for b in range(bus):
m.Minimize( np.sum(VOLL*lsh[b,:] + VOLW*Pc[b,:])*Sbase \
+ m.if2(-1.*Sbase*m.sum(Pw[b,:]),1,0)*USEW )
问题出在if2
部分。如果我删除它,我会得到预期的结果,但是放置哪种植物的决定就会丢失。我也尝试使用 if3
但也没有用。从我看来,优化器似乎正在尝试最小化 Pw[b,:]
因为结果只包含零。以某种方式绕过 if2
部分并进入内部 sum
.
根据文档,这部分:m.if2(-1.*Sbase*m.sum(Pw[b,:]),1,0)
应该 return 0
或 1
但似乎并没有这样做。我乘以 -1
因为 Pw
总是正数,我想检测何时 Pw>0
.
我需要有关如何为此目的正确使用条件函数的帮助。 谢谢
EDIT1 考虑以下情况:
from gekko import GEKKO
m = GEKKO(remote=False)
Sbase=100.
Pw = array([[[0.0], [0.0], [0.0], [0.0], [0.0], [0.0], [0.0], [0.0], [0.0],
[0.0], [0.0], [0.0], [0.0], [0.0], [0.0], [0.0], [0.0], [0.0],
[0.0], [0.0], [0.0], [0.0], [0.0], [0.0]],
[[10.0], [10.0], [10.0], [0.0], [0.0], [0.0], [0.0], [0.0], [0.0],
[0.0], [0.0], [0.0], [0.0], [0.0], [0.0], [0.0], [0.0], [0.0],
[0.0], [0.0], [0.0], [0.0], [0.0], [0.0]]], dtype=object)
# for np.sum(Pw[0,:])=0.0
print('sum of Pw[0,:]=', np.sum(Pw[0,:]))
print(m.if3(-1.*Sbase*np.sum(Pw[0,:]),1,0).value)
print(m.if3(-1.*Sbase*np.sum(Pw[0,:]),0,1).value)
# for np.sum(Pw[1,:])=30.0
print('sum of Pw[1,:]=', np.sum(Pw[1,:]))
print(m.if3(-1.*Sbase*np.sum(Pw[1,:]),1,0).value)
print(m.if3(-1.*Sbase*np.sum(Pw[1,:]),0,1).value)
结果始终相同:0
。我交换 x1
和 x2
或者条件 >=0 或 <0:
0.0
sum of Pw[0,:]= 0.0
0 #result 1
0 #result 2
sum of Pw[1,:]= 30.0
0 #result 3
0 #result 4
您可以尝试的一件事是使用 1e-3(或使用的某个最小值)而不是零的切换点。当开关点为零且条件为 1e-10
时,输出将为 1
,因为它大于开关点。这是必需的,因为 Gekko 使用基于梯度的优化器,其解决方案容差为 1e-6
(默认),因此在该容差范围内的解决方案是可以接受的。
还有一个 couple examples in the documentation 可能也有帮助。您可能还想查看 sign2
/sign3
函数和 max2
/max3
函数,它们也可能会为您提供所需的结果。
if2
文档
IF 条件与互补约束开关变量。 IF 语句的传统方法不是连续可微的,可能导致基于梯度的优化器无法收敛。 if2
方法使用二进制切换变量来确定y=x1
(当condition<0
时)或y=x2
(当condition>=0
时):
if3
文档
IF 条件与二进制开关变量。 IF 语句的传统方法不是连续可微的,可能导致基于梯度的优化器无法收敛。 if3
方法使用二进制切换变量来确定是y=x1
(当condition<0
时)还是y=x2
(当condition>=0
时)。
用法
y = m.if3(condition,x1,x2)
输入:
condition
: GEKKO 变量、参数或表达式x1
和x2
:GEKKO 变量、参数或表达式
输出:
y = x1
当condition<0
y = x2
当condition>=0
from gekko import GEKKO
m = GEKKO(remote=False)
p = m.Param()
y = m.if3(p-4,p**2,p+1)
# solve with condition<0
p.value = 3
m.solve(disp=False)
print(y.value)
# solve with condition>=0
p.value = 5
m.solve(disp=False)
print(y.value)
基于梯度的优化器在逻辑条件上有 additional information,2 (MPCC)
和 3 (binary)
类型之间的区别。
对 EDIT1 的响应
因为 Gekko 总是使用 0
的开关条件,我们可以用 condition<swc
修改开关条件,然后用 condition-swc<0
将它装回gekko 形式。从我的回复中的示例来看,我们可以将开关条件移动 swc=0.1
.
swc = 0.1
y = m.if3(p-4-swc,p**2,p+1)
在您的情况下,您可以使用 swc=1e-3
或更高的值来避免在切换条件下出现解决方案。虽然 if3
通常需要更长的时间来解决,但我通常会得到比 if2
更好的结果,尤其是当存在干扰 if2
MPCC 的竞争目标时。