Esiste un risolutore di interi misti non lineare in julia?

Question

mi aiutereste per favore in questo errore. ERROR: Solver does not support discrete variables.

ad esempio nel codice seguente

using JuMP,CPUTime, Distributions, Ipopt
#parameters--------------------------------------------------------
sig=0.86;
#---------------------------------------------------------------------------
ALT=Model(solver=IpoptSolver());
# variables-----------------------------------------------------------------
f(x) = cdf(Normal(0, 1), x);
JuMP.register(ALT, :f, 1, f; autodiff = true);
@variable(ALT, h >= 0);
@variable(ALT, L >= 0);
@variable(ALT, n, Int);
#-------------------------------------------------------------------
@NLexpression(ALT,k7,1-f(L-sig*sqrt(n))+f(-L-sig*sqrt(n)));
#constraints--------------------------------------------------------
@NLconstraint(ALT, f(-L) <= 1/400);
#-------------------------------------------------------------------
@NLobjective(ALT, Min, 1/k7)
solve(ALT)

Come è possibile risolvere il problema? Grazie mille.

Answer 1

L'elenco completo dei risolutori JuMP e delle loro capacità in relazione ai tipi di modello è disponibile quihttps://jump.dev/JuMP.jl/dev/installation/

In base a questo elenco, il seguente risolutore supporta la programmazione non lineare a numeri interi misti:

• KNITRO.jl
• Ginepro.jl
• SCIP.jl

Vale anche la pena notare che Alpine.jlLos Alamos non è menzionato nei documenti di JuMP.

Consiglio di provare a iniziare con Juniper.jl. Dal momento che utilizza l'euristica e altri risolutori, la tua Modellinea potrebbe apparire così:

m = Model(optimizer_with_attributes(Juniper.Optimizer, "nl_solver"=>optimizer_with_attributes(Ipopt.Optimizer, "print_level" => 0), "mip_solver"=>optimizer_with_attributes(Cbc.Optimizer, "logLevel" => 0)))