Add Batched{S} set
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評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 35/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 静か
- 技術スタック
- julia
調査の方向性
Issue に記載されている MOI.set、ConstraintSet、ConstraintIndex のエントリポイントから始め、次に Parameter の値と result_count がどのように表現されているかを確認します。プロジェクトが、一貫したバッチ長と記載された結果の挙動を備えた batched-set アプローチについて合意し、実装した時点で作業は完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
@amontoison wants this. There are also some folks in the GPU/cvxpy domain sniffing around this (https://github.com/cvxpy/cvxpy/issues/2485).
We have almost everything we need. There's just a choice between two approaches.
First, we could set the value of Parameter to a vector of sets:
MOI.set(
::Optimizer,
::MOI.ConstraintSet,
::MOI.ConstraintIndex{MOI.VariableIndex,MOI.Parameter{T}},
::Vector{MOI.Parameter{T}},
)
But this might be hard to get through the various MOI layers.
The easier alternative is to add a new Batched{S<:MOI.AbstractSet} set.
If there are multiple batched sets, they all must have the same length. Then the results are returned via result_count and we don't support returning multiple solutions within a batch.
Then a solver could choose to natively support batched parameters. And we could have a fallback optimizer like:
using JuMP
import Ipopt
import MathOptBatchOptimizer as MOBO
model = Model(() -> MOBO.Optimizer(Ipopt.Optimizer))
@variable(model, x)
@variable(model, p in Parameter(1))
set_parameter_value(p, 1:100) # <-- set as a vector, not a scalar
@objective(model, Min, x)
@constraint(model, x >= p)
optimize!(model)
@assert result_count(model) == 100
- 主要言語
- Julia
- スター
- 506
- フォーク
- 103
- 平均マージ
- 1日 1時間
- マージ済み PR（30日）
- 9
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
- 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。
- 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。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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