वहाँ जूलिया में चर मापदंडों के साथ वितरण है?

Aug 18 2020

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 Aug 18 2020 at 12:08

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)