Add Batched{S} set
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評估
- 難度
- 5/5
- 預估耗時
- 一週以上
- 新手友好度
- 35/100
- Issue 類型
- 功能
- 描述清晰度
- 需要釐清
- 活躍度
- 冷清
- 技術堆疊
- julia
研究方向
從 issue 中描述的 MOI.set、ConstraintSet 和 ConstraintIndex 進入點開始，然後檢視 Parameter 值和 result_count 的表示方式。當專案就具有一致批次長度和所述結果行為的 batched-set 方法達成共識並完成實作時，這項工作就完成了。
由索引模型根據 Issue 內容生成。
描述
@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
- 主要語言
- Julia
- 星號
- 506
- 分支
- 103
- 平均合併
- 1 天 1 小時
- 30 天內合併 PR
- 9
環境準備
這個專案沒有提供開發容器、Dockerfile 或貢獻指南，環境需要你自己搭建：先看它的 README，通用步驟見我們的新手貢獻指南。
從這裡開始
- 先讀完整個 Issue，再讀專案的貢獻指南。
- 在 Issue 下留言說明你要接手 —— 這能避免兩個人做同樣的事。
- Fork 儲存庫，在一個分支上完成修改。
- 送出 Pull Request，並在描述裡引用這個 Issue 編號。
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