Gekko：使用先前定义的变量

Question

这是我第一次尝试使用 Gekko 优化。

我的问题是：

有 100 美元，我必须决定分配多少（百分比）用于购买或储蓄。 存1美元的利润是15美元，买入的利润是12美元。 我必须考虑分配用于储蓄的金额的 5%，因此结果如下：

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我的问题

Answer 1

对save_quantity使用上限约束，而不是m.min2() function。 另外，方程式应该是m.Equation(save_quantity==x_save/100 * factor * money)而不是m.Equation(save_quantity==x_save * factor * money)吗？

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])

解决方案是：

x_save = 60.0
save_quantity = 63.0