问题标签 [julia-jump]

假设以下约束：

如何i == j从上面排除约束？这在 AMPL 中很简单，但我在 JuMP 中找不到任何类似的语法。

我还是 Julia 的新手，但我想知道是否有办法在 JuMP 的 @expression 语句中进行自我引用。

例如，我希望能够做出这样的声明：

n = 3 @expression(model_opt, D[i=1:9], i>n ? D[i-n] : i)

这将定义一个向量 D 如下

D = [1 2 3 1 2 3 1 2 3]

但目前 Julia 只是告诉我 D 未知

UndefVarError: D not defined

预先感谢您的帮助！

如何使用自动微分（最好使用ReverseDiffSparse）评估 Julia 中函数的 Hessian？在下面的示例中，我可以计算和评估点处的values梯度JuMP：

现在我想要 Hessian at values。我尝试更改以下内容：

但我得到一个错误。

作为参考，交叉发布在有用的 Julia Discourse 论坛上。

我是 Julia 的新手，正在尝试使用 JuMP 来解决 NLP，下面是代码

正如您从代码中看到的那样，每次求解器调用我的目标函数并注意到一些东西时，我都会尝试计时，下面是输出的一部分：

我不太明白为什么调用相同的目标函数会导致 gc 时间显着不同。

您能否就如何加快代码速度给我一些建议？

我在编译 v0.7 后尝试构建 JuMP，但出现错误：

我如何解释这些/如何为最新版本 0.7 构建 JuMP？

如何在 Julia JuMP 中进行严格约束？（https://github.com/JuliaOpt/JuMP.jl）。

例如：

我的问题很简单。我正在使用来自 Julia 的 JuMP，我想通过分离动态地向模型添加约束，并且我希望它们都属于同一个 @constraintref。问题是我不知道我最终会添加多少约束。有没有一种推！或附加功能以将约束添加到同一个参考？

到目前为止，我有以下代码。请问有人可以帮助如何在循环中实现不等式条件吗？谢谢

好吧，我有一个二次规划优化问题，在 Matlab 中结构良好。例如，对于x一个n*1向量，我们有

当然，A是矩阵，b，x_lb，x_ub是向量。但是，我的问题是，如何在我尝试使用 Jump 的 Julia 中构建这样的标准。实际上，

可以使最后一个常数起作用。但是如何x_lb<=x<=x_ub在 JuMP 中构造第二个约束呢？我试过了

但它没有用。似乎只有常数可以指定为上限/下限？

此外，对于二次目标，可以使用“aff”和“quad”，但我们需要明智地处理和x元素，这使得这样的工作很耗时。Hf

任何帮助表示赞赏！

我想使用涉及贝塞尔函数的 JuMP 最小化目标函数。完整的函数相当复杂，我没有这个函数的导数。似乎自动推导期间的 JuMP 使用等于 NaN 的参数调用此函数，这会导致函数失败。

这是完整的示例：

它产生一个错误：

besselk 似乎是 Fortran Amos 库中的一个函数。JuMP（和 ForewardDiff 等人）是否要求所有函数都在纯 Julia 中定义？