我正在尝试使用python库来最小化自定义成本函数(参见下面),但似乎遇到了由库设置的dtype问题。将变量转换为np.int_的尝试也会导致ValueError。是否有办法使GEKKO库的MINLP求解器允许将其变量用作索引器?或者是否有可能通过另一个库将此成本函数降到最低?] )
m = GEKKO
我试图通过随机定义一个NxN对称矩阵和一个N维偏差向量,用qobj解决Gekko的二次二元优化问题。另外,我从来没有得到超过3-4次的迭代。我是不是漏掉了什么?np.random.normal(0,1,(N,N))#bias vector for linear termfrom gekkoimport GEKKOz = m.
我刚从GEKKO开始。我试图优化一个包含200个变量的3D数组,但它们只使用二进制值(0或1)。这就是我的代码看起来的样子(有点难看,但我不确定是否有更好的方法可靠地定义200个变量):m = GEKKO()for i in rangex'+str(i)+')')
m.Obj(solve_and_measure(*params)) # function