我正在使用Python GEKKO解决一个大规模优化问题。在优化过程中，模型的某些变量必须不发生变化。所以我想知道对我想要成为常数的变量(m.Var(使用m.fixGEKKO方法，或者用用m.Const声明的常数替换变量，两者之间有什么区别。
我使用IMODE=3(默认值(，因为我不做任何需要模拟或估计、导数、时间等的事情。
在可能的情况下，对于大规模问题，最好在模型中使用int或float数字。也可以使用m.Const()或m.Var()并固定该值。m.Var()选项效率最低，因为它在运算符重载的情况下构建一阶和二阶导数信息。如果确实需要包含简单的方程，例如与c4定义一起使用，则使用m.options.REDUCE=1进行预解，以识别和消除与简单预解约束相关联的变量。设置m.options.REDUCE=2会扫描模型两次，并且可以进行额外的扫描。
from gekko import GEKKO
m = GEKKO()
c1 = 2.0
c2 = m.Const(3.0)
c3 = m.Var(); m.fix(c3,4.0)
c4 = m.Var(); m.Equation(c4==5)
v = m.Var()
m.Minimize((v-c1-c2-c3-c4)**2)
m.solve(disp=False)
print(c1,c2.value,c3.value[0],c4.value[0],v.value[0])
结果：
2.0 3.0 4.0 5.0 14.0
用于改进模型性能的恒定定义
- 最佳：
c1-Python编号 - 第二名：
c2-Gekko常数 - 第三名：
c3-Gekko变量，固定 - 最差：
c4-Gekko变量，方程式