Pythonでビルドして印刷する方法-ループによって生成された最適化された値のリストをGEKKO？

debugcn 投稿 Dev

ロベルト

最適化する4つのパラメーター（n1、n2、n3、n4）を持つ目的関数があります。目的関数はTの関数であるため、この最適化は「for T in T」のループで実行する必要があります。その結果、各Tに対して、パラメーターのセットを取得します。T、n1、n2、n3、n4を含む個別のリストを作成して印刷するにはどうすればよいですか？

ループの内側と外側で、さまざまな「印刷」方法を試しました。こことGEKKOのドキュメントでも例を検索しましたが、それでも私にとっては挑戦です。前もって感謝します。

import math
import numpy as np
from gekko import GEKKO

T = np.arange(1, 10, 2)
for T in T:
    A = 3/(T**2)
    B = 20-T**2
    C = 3+T
    D = T

    mA = A-T*C
    mB = B-T*D

    # Minimization routine

    from gekko import GEKKO
    m = GEKKO()

    # Variables to be minimized:
    n1, n2, n3, n4 = [m.Var() for i in range(4)]
    var = [n1, n2, n3, n4]

    # Initial values:
    n0 = [3,2,3,3]
    nL = np.ones(len(n0))*10**-10
    nU = np.ones(len(n0))*10**10
    for i,x in enumerate(var):
        x.value = n0[i]
        x.lower = nL[i]
        x.upper = nU[i]

    nt = m.Intermediate(n1 + n2 + n3 + n4)

    # Objective:
    m.Obj(T*A*mA + B*mB + C*D/nt)
    # Set global options
    m.options.IMODE = 3

    # Solve minimization
    m.solve()

    print(n1, n2, n3, n4)
    print(str(n1.value), str(n2.value), str(n3.value), str(n4.value))

ジョン・ヘデングレン

ここに示すように、Pythonからデータをエクスポートする方法は複数あります。結果を2次元リスト、NumPy配列、またはPandasデータフレームに取り込む必要があります。以下は、CSVファイルなど、Excelで開くことができる形式に値を取得する必要がある場合の元のスクリプトへの変更です。このスクリプトは、NumPyを使用してファイルを書き込みます。

import math
import numpy as np
from gekko import GEKKO

T = np.arange(1, 10, 2)
z = [None]*len(T)
for j,T in enumerate(T):
    A = 3/(T**2)
    B = 20-T**2
    C = 3+T
    D = T

    mA = A-T*C
    mB = B-T*D

    # Minimization routine

    from gekko import GEKKO
    m = GEKKO()

    # Variables to be minimized:
    n1, n2, n3, n4 = [m.Var() for i in range(4)]
    var = [n1, n2, n3, n4]

    # Initial values:
    n0 = [3,2,3,3]
    nL = np.ones(len(n0))*10**-10
    nU = np.ones(len(n0))*10**10
    for i,x in enumerate(var):
        x.value = n0[i]
        x.lower = nL[i]
        x.upper = nU[i]

    nt = m.Intermediate(n1 + n2 + n3 + n4)

    # Objective:
    m.Obj(T*A*mA + B*mB + C*D/nt)
    # Set global options
    m.options.IMODE = 3

    # Solve minimization
    m.solve(disp=False)

    result = [T]
    for x in var:
        result.append(x.value[0])
    z[j] = result

zn = np.array(z)
np.savetxt('z.txt',zn,delimiter=',',comments='',header='T,n1,n2,n3,n4')

この記事はインターネットから収集されたものであり、転載の際にはソースを示してください。

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編集2021-06-11

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