GEKKO报options.json找不到错误及黎曼和并行化实现咨询

你遇到的FileNotFoundError本质是模型规模过大导致本地求解器运行崩溃，没有生成输出文件。问题出在第二段网格点循环：每遍历一个网格点，你就给GEKKO的运算图新增了数十个运算节点，10000个网格点会直接生成超过十万级的冗余节点，超出本地求解器的处理上限。
修复方案如下：

• 替换逐点循环为向量化运算，提前批量计算所有g(i)与网格点的内积，用GEKKO内置的批量求和接口替代逐点调用G_u，可减少90%以上的冗余节点，参考修改代码：

# 提前计算所有g(i)和网格点的内积矩阵，形状为(nG, 网格点数量)
dot_mat = np.array([np.dot(g(i), pt) for i in range(nG) for pt in gridpoints]).reshape(nG, len(gridpoints))
# 批量计算所有网格点的G_u值
G_u_all = m.sum([(G_x * ur_x_t[i] + G_y * ur_y_t[i]) * m.cos(dot_mat[i]) for i in range(nG)], axis=0)
# 一次性加总所有网格点的目标项，无需循环
g0_dot = np.array([np.dot(g(0), pt) for pt in gridpoints])
m.Minimize(a * m.sum(m.cos(g0_dot + G_u_all)))

• 调整求解器配置，使用IPOPT求解器处理大规模连续优化问题，同时放宽求解时间限制：

m.options.SOLVER = 3
m.options.MAX_TIME = 600

• 若本地运行仍报错，将remote=False改为remote=True使用GEKKO云端求解器，云端对大模型的资源限制更宽松。

GEKKO的运算图构建阶段是单线程的，你无法自行对第二段循环做自定义多线程处理，多线程添加节点会导致运算图构建冲突。
你不需要手动修改循环实现并行，GEKKO的IPOPT求解器本身内置多线程支持，仅需添加一行配置即可开启求解阶段的并行计算：

m.options.threads = 4 # 数字可替换为你需要调用的CPU核心数

求解器会在梯度计算、矩阵运算等环节自动调用多核心并行处理，完全不需要修改原有业务逻辑，适配非计算机专业用户的使用需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Abbel