当我运行GEKKO优化时，出现了“ FileNotFoundError”，请让我知道如何处理。
我的代码有问题吗？
Y是二进制整数决策变量。
#initialize gekko
model = GEKKO(remote=False)
#APOPT is an Mixed Integer Nonlinear Problem solver
model.options.SOLVER = 1
model.time
#optional solver settings with APOPT
model.solver_options = ['minlp_maximum_iterations 500', \
# minlp iterations with integer solution
'minlp_max_iter_with_int_sol 10', \
# treat minlp as nlp
'minlp_as_nlp 0', \
# nlp sub-problem max iterations
'nlp_maximum_iterations 50', \
# 1 = depth first, 2 = breadth first
'minlp_branch_method 1', \
# maximum deviation from whole number
'minlp_integer_tol 0.05', \
# covergence tolerance
'minlp_gap_tol 0.01']
#parameter
X = total_PV_set
k = len(X)
eq = model.Param(value=len(X))
eq1 = model.Param(value=1)
#Decision Variable
# N = model.Var(value=1, lb=1, ub=k, integer=True)
N = 3
Y = model.Array(model.Var, (N, k), lb=0, ub=1, integer=True)
V = model.Array(model.Var, (N, 1))
W = model.Array(model.Var, (N, 1))
vary = model.Array(model.Var, (N, 1))
covary = model.Array(model.Var, (N, 1))
#Constraints
for i in range(N):
vary_buff = 0
for j in range(k):
vary_buff += model.Intermediate(variance(X[j]) * Y[i][j])
model.Equation(vary[i] == vary_buff)
for i in range(N):
covary_buff = 0
for j in range(k):
for e in range(k-1):
if j < (e+1):
covary_buff += model.Intermediate(2*covariance(X[j], X[e+1])*Y[i][j]*Y[i][e+1])
model.Equation(covary[i] == covary_buff)
for i in range(N):
model.Equation(V[i] == model.Intermediate(vary[i]+covary[i]))
for i in range(N):
model.Equation(W[i] == model.Intermediate(model.sum(Y[i][:])))
model.Equation(model.sum(Y) == eq)
for i in range(k):
model.Equation(model.sum(Y[:, i]) == eq1)
cc = model.Intermediate(model.sum([(W[i]*V[i]) for i in range(N)]))
model.Obj(cc/model.sum(W))
#minimize objective
# model.options.IMODE = 3
# model.options.MEAS_CHK = 0
model.solve()
#Print the results
print ('--- Results of the Optimization Problem ---')
print('Y: '+str(Y))
print('N: '+str(N))
print('V: '+str(V))
print('W: '+str(W))
print('Objective: '+str(model.options.objfcnval))
Python 3.7.2（tags / v3.7.2：9a3ffc0492，2018年12月23日，23:09:28）[MSC
v.1916 64位（AMD64）]在win32上
运行文件（'C：/Users/chldj/EOJIN/VPP_test.py'，wdir ='C：/ Users / chldj / EOJIN'）
后端TkAgg是交互式后端。打开交互模式。
C：/Users/chldj/EOJIN/VPP_test.py：91：DeprecationWarning：逐元素比较失败；将来会出现错误。
model.Equation（vary [i] == variant_buff）
C：/Users/chldj/EOJIN/VPP_test.py：98：DeprecationWarning：逐元素比较失败；将来会出现错误。
model.Equation（covary [i] == covary_buff）
C：/Users/chldj/EOJIN/VPP_test.py：100：DeprecationWarning：逐元素比较失败；将来会出现错误。
model.Equation（V [i] == model.Intermediate（vary [i] + covary [i]））
C：/Users/chldj/EOJIN/VPP_test.py：102：DeprecationWarning：逐元素比较失败；将来会出现错误。
model.Equation（W [i] == model.Intermediate（model.sum（Y [i] [：]））））
-------------------------------------------------- --------------
APMonitor，版本0.9.2
APMonitor优化套件
-------------------------------------------------- --------------
Error: Exception: Access Violation
At line 2391 of file custom_parse.f90
Traceback: not available, compile with -ftrace=frame or -ftrace=full
Error: 'results.json' not found. Check above for additional error details
Traceback (most recent call last):
File "<input>", line 1, in <module>
File "C:\pycharm\PyCharm Community Edition 2019.2.2\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_umd.py", line 197, in runfile
pydev_imports.execfile(filename, global_vars, local_vars) # execute the script
File "C:\pycharm\PyCharm Community Edition 2019.2.2\helpers\pydev\_pydev_imps\_pydev_execfile.py", line 18, in execfile
exec(compile(contents+"\n", file, 'exec'), glob, loc)
File "C:/Users/chldj/EOJIN/VPP_test.py", line 114, in <module>
model.solve()
File "C:\python\lib\site-packages\gekko\gekko.py", line 2145, in solve
self.load_JSON()
File "C:\python\lib\site-packages\gekko\gk_post_solve.py", line 13, in load_JSON
f = open(os.path.join(self._path,'options.json'))
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'C:\\Users\\chldj\\AppData\\Local\\Temp\\tmpdgnw5ovqgk_model0\\options.json'
这是否意味着解决方案是无限的？
我认为第一次迭代的sum（W）将为0。因此它可以使目标函数“无穷大”。
我该如何解决？
参考方案
函数variance和covariance不在Gekko库中。您将需要删除这些函数，而是使用任何Gekko库函数。某些Numpy函数也允许用于矩阵运算，例如numpy.dot。您可以使用功能组合，例如Gekko和numpy。
from gekko import GEKKO
import numpy as np
m = GEKKO()
A = m.Array(m.Var,(4,3))
b = m.Array(m.Param,3,value=1)
x = np.dot(A,b)
[m.Minimize(x[i]**2) for i in range(4)]
m.solve(disp=False)
print(A)
这是一个list of Gekko functions：
abs(x)绝对值| x |
MPCC的abs2(x)绝对值abs3(x)绝对值，带有用于开关的二进制变量acos(x)反余弦，cos ^ -1（x）acosh(x)反双曲余弦cosh ^ -1（x）Array(type,size) GEKKO对象的数组arx自回归外生输入（时间序列）模型asin(x)反正弦，sin ^ -1（x）asinh(x)反双曲正弦，sinh ^ -1（x）atan(x)反正切，tan ^ -1（x）atanh(x)反双曲正切，tanh ^ -1（x）bspline bspline用于2D数据cos(x)余弦
一维数据的cspline三次样条erf(x)错误功能erfc(x)互补误差函数exp(x) e ^ xif3(cond,x1,x2)在x1（cond = 0）之间切换log(x) log_e（x），自然对数log10(x) log_10（x），以10为底的日志
MPCC的max2(x1,x2)最大值max3(x1,x2)最大值，带有用于开关的二进制变量
MPCC的min2(x1,x2)最小值min3(x1,x2)最小值，带有用于开关的二进制变量periodic周期性（初始=最终），用于解决动态问题pwl分段线性函数
具有MPCC的sign2(x)信号运算符sign3(x)符号运算符，带有用于开关的二进制变量sin(x)正弦sinh(x)双曲正弦sqrt(x)平方根state_space连续/离散和密集/稀疏状态空间sum列表或numpy数组中元素的总和tan(x)切线tanh(x)双曲正切vsum(x)数据方向上单个变量的垂直和
其他函数，例如variance和covariance不在函数库中。
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