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我正在 JuMP 中编写 MILP，并且正在实现一个本地分支搜索启发式回调，该回调在回调中执行第二个优化问题。我希望它只在主优化问题中的建议解决方案附近搜索解决方案。这个主问题也有一个单独的惰性约束例程。

有没有办法从主求解器中提取问题约束？特别是，是否可以获得迄今为止从主问题生成的惰性约束的副本以用于子问题？

谢谢你的帮助。

ps 如果这有什么不同，我正在使用 CPLEX 求解器

我正在尝试在 Julia 中重写 Matlab fmincon 优化函数。

这是 Matlab 代码：

这是我的 Julia 代码：

当我在 @setNLObjective 中明确定义目标函数时，Julia 优化起作用，但是这是不合适的，因为用户的输入可能会发生变化，从而导致不同的目标函数，您可以从目标函数的创建方式中看到。

问题似乎是 JuMP 对如何在 @setNLObjective 参数中输入目标函数的限制：

所有表达式都必须是简单的标量运算。您不能使用点、矩阵向量积、向量切片等。将向量运算转换为显式 sum{} 运算。

有没有解决的办法？或者 Julia 中是否有任何其他软件包可以解决这个问题，请记住我不会使用 jacobian 或 hessian。

非常感谢。

在IJulia笔记本中，我尝试添加软件包，但出现错误：

考虑以下函数：

我想在 afunc的范围内创建局部变量，其中：变量名是 a 的每个键，vars变量值是 avars中与给定键对应的值。

我知道我可以使用以下内容eval()：

但是，这将在全局范围内定义变量，这会对性能产生影响并且可能会覆盖现有的全局变量。

PS 我将添加一个上下文，以防您有与我所采用的方法截然不同的建议。我正在围绕JuMP实现一个包装器，允许用户使用任意约束表达式动态创建优化模型。由于约束表达式是使用符号定义的，并且JuMP需要在当前范围内定义这些符号，因此我希望用户在字典中将这些符号及其值提供给函数。全局定义符号会很麻烦，因为理想情况下用户应该能够使用相同的约束表达式（即相同的符号）但不同的值多次运行该函数。

我应该如何修复以下错误？

我收到以下错误：

我想知道是否有一种很好的方法（最好使用 JuMP）来获得线性程序的所有最优解（如果有多个最优解）。

一个例子

最小化两个概率分布之间的统计距离（Kolmogorov 距离）。

请注意，我们可以将优化表述为线性程序，目标变为

这个问题没有唯一解，而是最优解的子空间由

两者的最小距离都是 0.5，这两个解的任何凸组合都是最优的。

我想知道是否有一种很好的方法可以找到所有这些最佳极值点（跨越最佳子空间的点）？

为什么我对此感兴趣；给出最大Bhattacharyya 系数（凹函数）的点位于静态距离的最佳子空间的中间某处。

到目前为止，我已经尝试通过在和。它似乎在某种程度上起作用，尽管我很难确定。

如何处理JuMP中的稀疏矩阵？

例如，假设我想施加以下形式的约束：

其中A是一个稀疏矩阵和x一个变量向量。我假设A可以利用 的稀疏性来加快优化速度。如何在 JuMP 中利用这一点？

这是代码：

错误是：

为什么会出现这个问题？

我必须生成所有的帕累托点，但我得到了这个错误。

我正在解决这个多目标问题

它应该有两个解决方案。我只用 getvalue(x) 得到第一个，我怎样才能得到所有其他的？