ジュリアに非線形混合整数ソルバーはありますか?

Aug 20 2020

このエラーで私を助けてくれませんか。 ERROR: Solver does not support discrete variables.

たとえば、次のコードで

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)

どうすれば問題を解決できますか?どうもありがとう。

回答

2 PrzemyslawSzufel Aug 20 2020 at 04:10

モデルタイプに関するJuMPソルバーとその機能の完全なリストはこちらから入手できます。 https://jump.dev/JuMP.jl/dev/installation/

このリストによると、次のソルバーは混合整数非線形計画法をサポートしています。

  • KNITRO.jl
  • Juniper.jl
  • SCIP.jl

Alpine.jlJuMPのドキュメントに記載されていないロスアラモスからも注目に値します。

から始めることをお勧めしJuniper.jlます。ヒューリスティックや他のソルバーを使用しているため、次のModelようになります。

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)))