我正在尝试实现一个模型，并且我有这个条件分段函数作为模型的一部分。
其中 T_zone(=293) 和 T_in(=348) 是先前定义的常数，x2 和 x5 是取决于其他方程的变量，而其他方程又依赖于 T_in 和 T_out。
它们都已定义初始值。
temperature_zone=293.0
T_in = m.Var(value=temperature_zone)
T_zone = m.Var(value=temperature_zone)
x2 = m.Var(value=temperature_zone)
x5 = m.Var(value=temperature_zone)
Tout = m.Var(value=temperature_zone)
Tp1out=m.Var(value=temperature_zone)
m1out=m.if3(((2.0*(x2))-T_in-T_zone), 0, ((2.0*(x2))-T_in-T_zone))
m.Equation(T_p1out== T_zone+m1out)
m2out=m.if3(((2.0*(x5))-T_p1out-T_zone), 0, ((2.0*(x5))-T_p1out-T_zone))
m.Equation(T_out == T_zone+m2out)
在上面的代码中，我尝试将方程分成两部分，并将 if 条件的结果作为附加变量添加到基值/最小值中，但没有得到解决方案。
最佳答案
以下是一些需要考虑的事项:
- 如果
T_in和T_zone是常量，然后使用m.Const或m.Param而不是m.Var。否则，它们可以由求解器调整。 - 单个
m.if3函数足以解决这个问题。您可以定义两个m.if3语句，然后添加输出，但随后您将创建额外的二进制变量，这将使您的问题更难以解决。 condition确定是否T_out=T_zone (condition<0)或者是否T_out=2*x5-2*x2+T_in (condition>=0).T_in的值是 348.0，而不是temperature_zone (293.0).
这是您提出的问题的完整脚本。
from gekko import GEKKO
m = GEKKO()
temperature_zone=293.0
T_in = m.Const(value=348.0)
T_zone = m.Const(value=temperature_zone)
x2 = m.Var(value=temperature_zone)
x5 = m.Var(value=temperature_zone)
condition = 2*x5-2*x2+T_in-T_zone
Tout=m.if3(condition, T_zone, 2*x5-2*x2+T_in)
m.solve()
APOPT solver通过两次迭代找到解决方案。请注意x2和x5是本例中的附加自由度，仍然需要方程来指定它们的值。
Number of state variables: 6
Number of total equations: - 3
Number of slack variables: - 2
---------------------------------------
Degrees of freedom : 1
----------------------------------------------
Steady State Optimization with APOPT Solver
----------------------------------------------
Iter: 1 I: 0 Tm: 0.00 NLPi: 2 Dpth: 0 Lvs: 2 Obj: 0.00E+00 Gap: NaN
--Integer Solution: 0.00E+00 Lowest Leaf: 0.00E+00 Gap: 0.00E+00
Iter: 2 I: 0 Tm: 0.00 NLPi: 1 Dpth: 1 Lvs: 2 Obj: 0.00E+00 Gap: 0.00E+00
Successful solution
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Solver : APOPT (v1.0)
Solution time : 1.390000000537839E-002 sec
Objective : 0.000000000000000E+000
Successful solution
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关于python-3.x - 一组微分方程中的条件分段函数，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/57813583/