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我需要在 Julia+JuMP 中定义一些常量参数，类似于您在 AMPL 中定义时所做的

我如何在 Julia 中定义类似Aand的东西？p

I wrote the following code:

When I run it I get the following error

What's the correct way of doing this?

我想添加以下约束：

其中x是一个决策变量，并且

但我希望总和只计算d小于 10。
有内置方法还是我必须找到一些解决方法？

我想用 Julia 的 JuMP 包实现列生成算法。因此，在每次迭代中，我想将一个多维变量 size 添加n-1到另一个多维变量 size n。我知道函数之类的push!()并append!()使用参数进行工作，但我不能将它们用于变量。

如果您知道功能或方法，请告诉我吗？

当我试图了解 Julia 实现不同例程以进行优化的方式时，我发现了一个 JuMP 和 NLopt 的组合示例。

以下示例（可在此处找到：https ://github.com/JuliaOpt/NLopt.jl ）为您提供最终解决方案，中间没有其他步骤。

虽然这对于简单的问题可能是可以的，但对于一些我们需要看看每次迭代是如何进行的（例如它是否与每次迭代收敛？）

我的问题是：如何修改以下代码以显示每次迭代的次数和错误（我们希望它变得越来越小）？

我希望我说清楚了（代码如下）：

顺便说一句：在这里（http://ab-initio.mit.edu/wiki/index.php/NLopt_Algorithms#Nelder-Mead_Simplex）我们可以找到所有可能的NLOpt算法。我想尝试使用 Nelder-Mead 而不是LD_MMA我进入NLOPT_LN_NELDERMEAD，但无济于事。有谁知道所有这些算法的快捷方式。可以在 Julia 中使用吗？

=> 无

我正在使用 Julia/JuMP 来实现算法。在一部分中，我定义了一个带有连续变量的模型并求解线性模型。我做了一些其他计算，基于这些计算向模型添加了几个约束，然后我想解决相同的问题，但使用整数变量。我不能使用convert()函数，因为它不接受变量。

我试图再次将变量定义为整数，但模型似乎没有考虑它！我在这里提供一个示例代码：

你能帮我做这个转换吗？

有没有办法使某些功能（例如isinteger()与 JuMPArrays 一起使用）？我正在使用 Julia/JuMP 解决优化问题，得到解决方案后，我想检查解决方案是否为整数。所以这是我写的：

我得到一个错误，说 isinteger() 没有匹配 isinteger(::JuMPArray) 的方法。谢谢

我正在 Windows 7 64 位机器上安装/设置 Julia。我在安装 GLPK 包时遇到问题。到目前为止，我试图完全重新安装 Julia，但没有成功。我尝试删除 .julia 文件夹和我的首选项，但没有成功。我总是收到以下错误：

在我看来，问题出在“winglpk-4.52.zip”上，如果我尝试直接访问并解压缩该文件，我会收到一条错误消息，指出该文件无效且 Windows 无法打开。我尝试删除 GLPK 并从头开始，也没有运气。

有什么想法或建议吗？

更新：手动下载文件 'winglpk-4.52.zip' 并解压到位置 'C:\Users\Justin.julia\v0.3\GLPK\deps\src' 解决了这个问题。

但是，我收到另一个错误（不确定是否相关）：

此错误与命令有关：

我在我的 Mac 上安装了 Julia，这不会出错..

我正在尝试在 Julia 中求解大量（50）个非线性联立方程。目前，我只是尝试使用 2 个方程来使语法正确等。但是，我尝试了各种包/工具 - SymPy 中的 NLsolve、nsolve 和 JuMP 中的 NLOpt（我忽略了目标函数，只需输入等式约束）- 运气不佳。我想我可能应该专注于使其成为一体。我将不胜感激有关选择软件包以及可能的代码的任何建议。

这是我尝试在 NLsolve 中执行此操作的方法（在 mcpsolve 模式下使用它，因此我可以对要求解的变量施加约束 - x[1] 和 x[2] - 它们是失业率，因此介于零和 1 之间） ：

我收到此错误消息：

非常欢迎任何建议！我很欣赏这些公式非常难看，所以如果有任何进一步的简化有帮助，请告诉我（我已经尝试过！）。

我正在使用 Julia 出色的 JuMP 包来求解以 Gurobi 6.0.4 作为求解器的线性程序。目标函数是决策变量的总和，明确定义为非负，问题要求将其最小化。出于某种原因，Gurobi 认为该模型是无限的。

以下是变量和目标的定义：

奇怪的观察 #1：虽然这是一个最小化问题，但 Gurobi 的 BarrierSolve 方法的日志清楚地显示了目标函数在每次迭代时都在增加。此外，Gurobi 似乎在行数和列数之间进行了切换。在预求解步骤之前，模型有 50k 行和 25k 列。在 presolve 步骤（删除少于 1k 行和列）之后，我们有 24k 行和 50k 列。日志如下所示：

奇怪的观察 #2：BarrierSolve 最终以 status 终止InfeasibleOrUnbounded。然后它建议通过设置来设置InfUnbdInfo=1和使用 Gurobi 的齐次 BarrierSolve 方法BarHomogeneous=1。当我做这两件事时，目标函数不断增加（！），障碍日志如下所示：

当涉及最小化非负变量的总和时，我不明白线性程序如何无界。这是 Gurobi 的问题还是我在设置 LP 时做错了什么？我怀疑这可能是某种数字错误，但我不确定如何解决它。

编辑：我通过放松一些约束并人为地使可行性区域变得更好，找到了该问题的部分解决方案。看起来这个问题确实是一个可行性问题而不是无界问题，这意味着 Gurobi 可能实际上指的是对偶的无界？

谢谢你的帮助！