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GEKKO:不响应约束，也不求解obj函数

GEKKO是一个开源的动态优化库，用于求解非线性动态优化问题。它不仅可以处理约束条件，还可以求解目标函数。

GEKKO的主要特点包括：

非线性优化：GEKKO可以处理非线性目标函数和约束条件，使其适用于各种复杂的优化问题。
动态优化：GEKKO可以处理时间相关的优化问题，例如控制系统中的动态优化和模型预测控制。
多种求解器：GEKKO支持多种求解器，包括APOPT、BPOPT、IPOPT等，可以根据问题的特点选择最适合的求解器。
多种编程接口：GEKKO提供了Python、MATLAB和Julia等多种编程接口，方便用户根据自己的喜好和需求进行开发和使用。

GEKKO的应用场景包括但不限于：

控制系统优化：GEKKO可以用于控制系统中的动态优化和模型预测控制，例如在化工、能源和环境等领域中优化过程操作。
经济调度问题：GEKKO可以用于优化经济调度问题，例如电力系统中的发电机组调度和能源市场中的能源交易。
机器学习优化：GEKKO可以用于优化机器学习模型的参数，例如神经网络中的权重和偏置优化。

腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品，其中与动态优化和非线性优化相关的产品包括腾讯云弹性MapReduce（EMR）和腾讯云机器学习平台（Tencent Machine Learning Platform，TMLP）。EMR提供了大数据处理和分析的能力，可以用于处理优化问题中的大规模数据；TMLP提供了机器学习模型的训练和优化功能，可以用于优化机器学习模型的参数。

更多关于腾讯云EMR的信息，请访问：腾讯云EMR产品介绍更多关于腾讯云TMLP的信息，请访问：腾讯云TMLP产品介绍

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