我对python中的Gekko包非常陌生。我的目标是最大化'Q_factor'我已有的训练有素的TensorFlow模型(.keras)。我在稳态模式(m.options.IMODE=2)下使用Gekko进行参数估计，并使用(m.options.SOLVER=1)进行以下一些约束：我的MINLP

以下内容与此问题相关：使用GEKKO的预测控制模型我正在尝试应用MPC将房间的温度保持在定义的范围内，但即使输出存在分歧，GEKKO也会给我空命令。我运行上一个问题中的更正代码：#Importlibraryimportnumpyasnpimportpandasaspdimporttimefromgekkoimpo

我试图使用PythonGEKKO在用于控制信号调度的MPC优化问题中引入滞后约束。这已成为一项艰巨的任务，因为我无法将以下问题转换为GEKKO理解的方程。问题：如果开启时间<最短开启时间，则给定资产的控制调度不应将其关闭。如果关闭时间<最小关闭时间

我正在Python中使用GEKKO来估计弹跳球的轨迹。为此，我需要估计2个变量：e_1（恢复系数）和q_1（每次弹跳时的水平速度损失）。我已为其编写了以下代码，但参数似乎没有更新，尽管解算器已成功执行。参数的初始值与参数的最终优化值相同e_1=0.8和q_1=1代码：imp

我正在对MPC进行建模，以将建筑物的温度保持在给定的时间间隔内，同时最大限度地减少能耗。我正在使用GEKKO来建模我的算法。我编写了以下代码。首先，我使用输入数据（干扰：外部温度和控制）和输出y（温度）来确定我的模型。然后，我构建了一个ARX模型（使用GEKKO中的arx函数。这是