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Differentiation of problems with Almost Locally Solved termination status

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評価

難易度
4/5
見積もり時間
3〜5日
初心者へのやさしさ
48/100
issue の種類
バグ
明瞭さ
おおむね明確
活発さ
静か
技術スタック
julia
領域
tooling

調査の方向性

まず Julia の最小動作例を実行し、次に DiffOpt.forward_differentiate! と Almost Locally Solved 終了ステータスの処理を追跡します。そのステータスに対して例が順方向微分を正常に完了すれば完了です。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

good first issue

DiffOpt seems to not suppoer problems with the termination status Almost Locally Solved. Below is a minimum working example.

using JuMP
using Ipopt
using DiffOpt

# Create differentiable model with loose tolerances
diff_optimizer = optimizer_with_attributes(
    Ipopt.Optimizer,
    "print_level" => 3,
    "tol" => 1e-2,
    "acceptable_tol" => 1e-1,
    "max_iter" => 5,
    "acceptable_iter" => 2
)

model = Model(() -> DiffOpt.diff_optimizer(diff_optimizer))

# Decision variables
@variable(model, x >= 0)
@variable(model, y >= 0)

# Parameters (weights in objective)
w = [0.1, 0.1]  # Initial parameter values
weight = w
weight = JuMP.@variable(
    model,
    [j in keys(w)] in MOI.Parameter(w[j]),
    base_name = "weight")

@constraint(model, x + y >= 10)
@constraint(model, 2x + y >= 15)

@objective(model, Min, weight[1]*x + weight[2]*y)

optimize!(model)

println("\nStatus: $(termination_status(model))")

for (i, key) in enumerate(keys(weight))
    perturbation = i
    DiffOpt.set_forward_parameter(model, weight[key], perturbation)
end

# Solve perturbed problem
optimize!(model)

# Compute forward derivatives
DiffOpt.forward_differentiate!(model)
主要言語
Julia
スター
146
フォーク
21
平均マージ
1時間 25分
マージ済み PR（30日）
2

環境構築

このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。

はじめの一歩

  1. issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
  2. 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

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