我试图使用JuMP来解决非线性问题,其中变量的数量由用户决定 - 也就是说,在编译时不知道。
为实现此目的,@NLobjective
行如下所示:
@eval @JuMP.NLobjective(m, Min, $(Expr(:call, :myf, [Expr(:ref, :x, i) for i=1:n]...)))
例如,如果n=3
,则编译器将该行解释为:
@JuMP.NLobjective(m, Min, myf(x[1], x[2], x[3]))
问题是@eval
仅在全局范围内有效,并且当包含在函数中时,会抛出错误。
我的问题是:如何实现同样的功能 - 让@NLobjective
以myf
个可变参数调用x[1],...,x[n]
函数的本地,未知的编译范围?
def testme(n)
myf(a...) = sum(collect(a).^2)
m = JuMP.Model(solver=Ipopt.IpoptSolver())
JuMP.register(m, :myf, n, myf, autodiff=true)
@JuMP.variable(m, x[1:n] >= 0.5)
@eval @JuMP.NLobjective(m, Min, $(Expr(:call, :myf, [Expr(:ref, :x, i) for i=1:n]...)))
JuMP.solve(m)
end
testme(3)
谢谢!
答案 0 :(得分:4)
如http://jump.readthedocs.io/en/latest/nlp.html#raw-expression-input中所述,可以在没有宏的情况下给出目标函数。相关表达:
JuMP.setNLobjective(m, :Min, Expr(:call, :myf, [x[i] for i=1:n]...))
比基于@eval
的更简单,并且在函数中工作。代码是:
using JuMP, Ipopt
function testme(n)
myf(a...) = sum(collect(a).^2)
m = JuMP.Model(solver=Ipopt.IpoptSolver())
JuMP.register(m, :myf, n, myf, autodiff=true)
@JuMP.variable(m, x[1:n] >= 0.5)
JuMP.setNLobjective(m, :Min, Expr(:call, :myf, [x[i] for i=1:n]...))
JuMP.solve(m)
return [getvalue(x[i]) for i=1:n]
end
testme(3)
然后它返回:
julia> testme(3)
:
EXIT: Optimal Solution Found.
3-element Array{Float64,1}:
0.5
0.5
0.5