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我正在使用 JuMP 在 Julia 中编写优化程序。我的 Julia 版本是 1.3.1，JuMP 版本是 0.21.2。

我的变量之一是矩阵，在我的例子中这是一个方便的结构。

using JuMP
using LinearAlgebra

c1H = Vector(1:3)

model = Model()
@variable(model, GiH[1:10, 1:3] >= 0)

test = rand(10,3)

在目标函数中，我将矩阵乘以（参数）向量，然后将结果条目的条目相加。我想这样写：

@objective(model, Min, sum(GiH*c1H))

这相当于

@objective(model, Min, ones(10)'*(GiH*c1H))

当我用数字矩阵替换变量矩阵时，这运行良好test。但是，我使用可变矩阵 GiH 得到错误

MethodError: no method matching similar(::Array{Float64,1}, ::Type{GenericAffExpr{Float64,VariableRef}}, ::Array{Int64,1})
Closest candidates are:
  similar(::Array{T,1}, ::Type) where T at array.jl:331
  similar(::Array, ::Type, !Matched::Tuple{Vararg{Int64,N}}) where N at array.jl:334
  similar(::AbstractArray, ::Type{T}) where T at abstractarray.jl:626
  ...
*(::JuMP.Containers.DenseAxisArray{VariableRef,2,Tuple{Array{Int64,1},Array{Int64,1}},Tuple{Dict{Int64,Int64},Dict{Int64,Int64}}}, ::Array{Float64,1}) at matmul.jl:51
top-level scope at rewrite.jl:227
top-level scope at macros.jl:762

到底是怎么回事？似乎没有为跳转变量矩阵定义矩阵乘法？

我知道我可以用嵌套替换这个矩阵乘法，sum(... for ...)但我想知道是否有可能以不同的方式进行。

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解决方案

@objective(model, Min, ones(10)'*(GiH*c1H))

为我工作。我正在使用 Julia v1.4 和 JuMP v0.21.2。

于 2020-04-15T13:41:40.570 回答