python 中的 GEKKO 類型錯誤

Question

認為：

# ww is a numpy array
ww.shape
>>>(10, 1)

# C is a numpy array
C.shape
>>>(5, 10)

我想用特定的目標 function 解決 python 中的優化問題。
這是我為此目的編寫的代碼：

from gekko import GEKKO

m = GEKKO()
x1 = m.Var(value=0.2, lb=0, ub=1, integer=False) #float variable. Lower bound = 0, Upper Bound = 1, inirial Value = 0.2
x2 = m.Var(value=0.2, lb=0, ub=1, integer=False) #float variable. Lower bound = 0, Upper Bound = 1, inirial Value = 0.2
x3 = m.Var(value=0.2, lb=0, ub=1, integer=False) #float variable. Lower bound = 0, Upper Bound = 1, inirial Value = 0.2
x4 = m.Var(value=0.2, lb=0, ub=1, integer=False) #float variable. Lower bound = 0, Upper Bound = 1, inirial Value = 0.2
x5 = m.Var(value=0.2, lb=0, ub=1, integer=False) #float variable. Lower bound = 0, Upper Bound = 1, inirial Value = 0.2

x = [x1, x2, x3, x4, x5]

# My subjective function
m.Equation(x1 + x2 + x3 + x4 + x5 == 1)

# My specific Objective Function
## Remember that I specified about ww and C arrays right upside of these Codes
def Objective(x):
    i = 0
    j = 0
    C_b = np.zeros((1,C.shape[1])) # so C_b.shape would be (1, 10)
    
    for i in range(C.shape[1]):
        for j in range(5):
            C_b[0][i] += math.log10(x[j] * C[j,i])
    
    
    return -sum((C_b * ww)[0])


m.Obj(Objective(x))
m.solve(disp=False)

print(x1.value, x2.value, x3.value, x4.value, x5.value)

Output：

TypeError: must be real number, not GK_Operators

錯誤圖片：

我猜這個錯誤是特定目標函數的原因！ 因為具有簡單的目標函數，例如：

m.Obj(x1 + x2)

我沒有收到錯誤。 所以我猜錯誤來自特定的目標函數。

我該如何解決這個錯誤？ 問題出在哪里？

Answer 1

這應該適合你。

from gekko import GEKKO
import numpy as np

nd = 5; md = 10
ww = np.random.rand(md)
C  = np.random.rand(nd,md)

m = GEKKO()
x = m.Array(m.Var,nd,value=1/nd,lb=0,ub=1)
m.Equation(sum(x)==1)
for i in range(C.shape[1]):
    for j in range(C.shape[0]):
        m.Maximize(ww[i]*(m.log10(x[j]*C[j,i])))
m.solve(disp=True)
for i,xi in enumerate(x):
    print(i+1,xi.value)

解始終是1/nd ，這也與初始猜測相同。 您可以通過將初始猜測設置為類似1來檢查求解器是否收斂到此最優解（不僅僅是在初始猜測處停止）。

Answer 2

通過更改ww的形狀修復了錯誤。
在解決問題之前：

ww.shape
>>>(10, 1)

修復了以下問題：

ww.shape
>>>(10, )

現在提出的算法沒有任何錯誤或問題。 這意味着它是ww形狀的原因，在我將 ww 的形狀更改為 (10, ) 而不是 (10. 1) 后它已修復。

現在假設：

# ww is a numpy array
ww.shape
>>>(10, )

# C is a numpy array
C.shape
>>>(5, 10)

更正和建議的算法：

from gekko import GEKKO
import numpy as np

nd = 5

m = GEKKO()
x = m.Array(m.Var,nd,value=1/nd,lb=0,ub=1)
m.Equation(sum(x)==1)

i = 0
j = 0
for i in range(C.shape[1]):
    for j in range(C.shape[0]):
        m.Maximize(ww[i]*(m.log10(x[j] *C[j,i])))
        
m.solve(disp=True)
for i,xi in enumerate(x):
    print(i+1,xi.value)