如何在Gekko中获取随机数？

Question

我正在尝试使用Gekko解决Python中的优化问题，其中一个变量在每个时间步骤中都有一个随机值，但是我无法使用返回随机数的Gekko函数。

遵循文档页面（ http://tt./gekko/gekko/gekko/docs/user/user -Manual/functions.htm ），函数rnorm返回“来自均值和方差的正态分布的随机数”。我使用了如下所示：

x = m.Var(value=0)
m.Equation(x == 5.*m.rnorm(0, 1))

提供的

m = GEKKO()

，但是我收到以下错误消息：

attributeError：'gekko'对象没有属性'rnorm'

我想知道我是否缺少某些东西，或者是否还有另一种获取随机数的方法。

Answer 1

您链接的文档页面与另一个与Python中的优化套件不同的软件包关联。我建议查看此页面： https：//gekko.readthedocs.io.ire/latestestestestestsesio.io readthedocs.io/en/latestestestest /model_methods.html 用于正确的文档。

至于您关于随机数的问题，我建议使用另一个软件包，例如python的随机或numpy的随机。我不确定如何在不看到更多代码的情况下确切地将其应用于您的问题；您可以做的是为每个时间步有一个随机数，然后在Gekko编写问题时将其添加到某个地方。

Answer 2

您提供的文档链接是针对不同的Gekko软件：

Gekko的时间赛和建模软件是一种免费的开源软件系统，用于管理和分析时间表数据，以及解决和分析大规模经济模型。请参阅gekko主页： www.tt.dk/gekko 。在Gekko版本概述页面上阅读有关不同GEKKO版本的状态的更多信息。

python pip安装gekko 中的Gekko优化套件在和阅读文档文档。

Gekko是用于机器学习和优化混合和差分代数方程的Python软件包。它与用于线性，二次，非线性和混合整数编程的大尺度求解器（LP，QP，NLP，MILP，MINLP）。操作模式包括参数回归，数据核对，实时优化，动态模拟和非线性预测控制。 Gekko是面向对象的Python库，可促进apmonitor的本地执行。

两个软件包都可以分析时间序列数据。 numpy.random.randn（）函数可以与 gekko 一起使用。

from gekko import GEKKO
import numpy as np
m = GEKKO(remote=False)
p = m.Param()
x = m.Var()
m.Equation(x==5*p)

for i in range(10):
    p.value = np.random.randn()
    m.solve(disp=False)
    print(x.value[0],p.value[0])

这解决了10次优化问题，其值不同， p 是从正常的，零分布中采样的。