वहाँ जूलिया में चर मापदंडों के साथ वितरण है?
क्या कोई तरीका है कि स्थैतिक वितरण उद्देश्य समारोह और बाधाओं के लिए उपयोग किया जाता है? यदि हां, तो कौन-से सॉल्वर उन्हें ऑप्टिमाइज़ करने के लिए उपयुक्त हैं? आपकी विनम्र सहायता के लिए धन्यवाद:)।
sig=0.86;
@variable(ALT,k>=0);
@variable(ALT,i>=0);
@constraint(ALT,c1,400*cdf(Normal(0,1),-k)<=1);
f=(1-cdf(Normal(0,1),k-sig*sqrt(i))+cdf(Normal(0,1),-k-sig*sqrt(i)));
@objective(ALT,Min,f);
status=solve(ALT); ```
जवाब
3 OscarDowson
उपयोगकर्ता-परिभाषित फ़ंक्शन का उपयोग करें: https://jump.dev/JuMP.jl/v0.21.1/nlp/#User-defined-Functions-1
using JuMP, Distributions, Ipopt
f(x) = cdf(Normal(0, 1), x)
model = Model(Ipopt.Optimizer)
JuMP.register(model, :f, 1, f; autodiff = true)
@variable(model, k >= 0)
@variable(model, i >= 0)
@NLconstraint(model, f(-k) <= 1)
@NLobjective(model, Min, 1 - f(k - sqrt(i)) + f(-k - sqrt(i)))
optimize!(model)