Исключение: ошибка модели APM: проблема с векторным индексом - PullRequest
Новая
       16

Исключение: ошибка модели APM: проблема с векторным индексом

1 голос
/ 18 июня 2019

Я новичок в использовании Gekko в Python.

Когда я запускаю следующий код, я получил эту ошибку: 

Exception:  @error: Vector Index
APM model error: problem with vector index
line number: 21
line string: 
p2>((0+((0+((v1)*([54.54545455])))+((v3)*([45.45454545]))))+((0+((v2)*([54.5454
  5455])))+((v4)*([45.45454545]))))
  non-integer value:    45.4545454500000     
  STOPPING..

со следующим кодом: 

from gekko import GEKKO

def Optimization_Approach(Processing_Time_Remote,Total_Time_local,Total_Time_Remote,Total_Energy_Consumption_Local,Total_Energy_Consumption_Remote,parameters):

number_of_users=parameters.number_of_users
number_of_tasks=parameters.number_of_tasks    
data_rate=parameters.available_data_rate
Input_Size_Task=parameters.input_size_for_task_users
Edge_Capability_Mobile=parameters.edge_capability_mobile_users
Bandwidth=data_rate*number_of_users # All available data rate
Edge_Server_Capability=parameters.edge_server_capability
Edge_Server_Caching_Storage=parameters.edge_server_storage_capability

#Create a python model object
m = GEKKO() 

#define parameter
B = m.Param(value=Bandwidth)
F_c=m.Param(value=Edge_Server_Capability)
F_s=m.Param(value=Edge_Server_Caching_Storage)

#define Variables 

x = m.Array(m.Var,(number_of_users,number_of_tasks))
y = m.Array(m.Var,(number_of_users,number_of_tasks))

#Constraint 1
m.Equation(B>=sum([sum([x[i][j]*data_rate for i in range(number_of_users)]) for j in range(number_of_tasks)]))
#Constraint 2
m.Equation(F_c>=sum([sum([x[i][j]*Edge_Capability_Mobile[i] for i in range(number_of_users)]) for j in range(number_of_tasks)]))
# Constraint 3
m.Equation(F_s>=sum([sum([x[i][j]*Input_Size_Task[i][j] for i in range(number_of_users)]) for j in range(number_of_tasks)]))

#define Objective
m.Obj(sum([sum([(y[i][j]*Processing_Time_Remote[i][j])+((1-y[i][j])*((1-x[i][j])*Total_Time_local+x[i][j]*Total_Time_Remote)) +((1-y[i][j])*((1-x[i][j])*Total_Energy_Consumption_Local+x[i][j]*Total_Energy_Consumption_Remote)) for i in range(number_of_users)]) for j in range(number_of_tasks)]))

#Solve Model
m.solve()
print('Results')
print(x)
print(y)

Пожалуйста, кто-нибудь может мне помочь?Кроме того, как сделать переменные в m.array бинарными?

1 Ответ

1 голос
/ 18 июня 2019

Ответ профессора Хендрегена

Я не могу воспроизвести вашу проблему, потому что она требует ввода вашей функции. Сообщение об ошибке состоит в том, что одно из ваших выражений неравенства использует значение списка [45.4545] вместо числа 45.4545 в выражении. Вы можете решить эту проблему, используя значение (x[0]) вместо списка (x). Если вы поставите [0] в конце этих списков, он будет использовать только значение.

Если вам нужно передать дополнительные аргументы при создании массива переменных, вы можете использовать что-то вроде следующего:

Вариант 1 Создайте массив numpy с помощью функции m.Array: 

y = m.Array(m.Var,4,lb=0,ub=1,integer=True)

См. https://gekko.readthedocs.io/en/latest/model_methods.html?highlight=array

Вариант 2 Создайте список переменных с пониманием списка: 

y = [m.Var(lb=0,ub=1,integer=True) for i in range(4)]

Вариант 3 Кроме того, вы можете создать пустой список (y) и добавить двоичные значения в этот список. 

y = []
for i in range(3):
    y.append(m.Var(lb=0,ub=1,integer=True)
...