Я использую пакет оптимизации GEKKO (https://gekko.readthedocs.io/en/latest/index.html) в Python. Поскольку моя проблема иногда включает в себя целочисленные переменные, я использую следующие параметры, чтобы оптимизировать задачу смешанного целочисленного состояния в устойчивом состоянии (APOPT):
m.options.IMODE = 3
m.options.SOLVER = 1
Оптимизатор находит решение, которое не является оптимальным. Например, учитывая эту проблему:
Max(u)
u = x1*0.11566 + x2*0.74956 + x1*x2*-0.53452
-0.95936
Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/785 ... rong-point
