GEKKO优化问题：从理论到实践

引言

在使用GEKKO进行轨道优化时，常常会遇到一些挑战。通过研究一个具体的实例，我们可以更好地理解如何解决这些问题。今天，我们将讨论一个典型的轨道优化问题，并探索如何通过调整模型来获得收敛解。

问题描述

我们有一个轨道优化问题，使用Python的GEKKO库来解决。目标是将一个卫星从初始轨道转移到目标轨道，同时最小化转移时间和燃料消耗。然而，在运行代码时，IPOPT抛出了一个错误：

Restoration phase is called at point that is almost feasible, with constraint violation 0.000000e+00. Abort.

这是由于模型的复杂性和约束条件导致的。

解决方案探索

1. 移除周期性约束

首先，我们尝试移除所有的周期性约束。周期性约束（如traj.periodic(i)）可能会使求解变得困难。我们的策略是先简化模型，然后逐步增加约束。

# 移除周期性约束# traj.periodic(i)# traj.periodic(Om)