Оптимизатор GEKKO сходится не в той точке ⇐ Python

[Anonymous]

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):

Код: Выделить всё

m.options.IMODE = 3
m.options.SOLVER = 1

Оптимизатор находит решение, которое не является оптимальным. Рассмотрим следующий минимальный рабочий пример:

Код: Выделить всё

from gekko import GEKKO

m = GEKKO(remote=False)
# Define objective
def obj(x1, x2):
return x1*0.04824647331436083 + x2*0.1359023029124411 + x1*x2*(0.5659570743890336)

# Define variables
x1 = m.Var(lb=-0.7280376309420935, ub=0.2719623690579065)
x2 = m.Var(lb=-0.8912733608888134, ub=0.10872663911118663)

u = m.Intermediate(obj(x1,x2))
m.Maximize(u)

# Solve the problem
m.options.SOLVER = 'APOPT'
m.solve(disp=False)

# Print the results
print(f'x1: {x1.value[0]}')
print(f'x2: {x2.value[0]}')
print(f'u: {u.value[0]}')

Это дает результат:

Код: Выделить всё

x1: 0.27196236906
x2: 0.10872663911
u: 0.044632524297

Однако рассмотрим следующее решение и его полезность:

Код: Выделить всё

x1 = -0.7124939186992643
x2 = -0.7378666097932151
obj(x1, x2)

В результате полезность составит 0,16288495988016188

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/785 ... rong-point