Julia + JuMP：関数への可変引数数

Question

変数数がユーザによって決定される非線形問題、すなわちコンパイル時には分からない問題を解決するためにJuMPを使用しようとしています。これを実現するために

、@NLobjective行は次のようになります。

n=3場合、たとえば、コンパイラは同じような行を解釈し、

@eval @JuMP.NLobjective(m, Min, $(Expr(:call, :myf, [Expr(:ref, :x, i) for i=1:n]...))) 

：

@JuMP.NLobjective(m, Min, myf(x[1], x[2], x[3])) 

問題があることです@evalはグローバルスコープ内でのみ機能し、関数に含まれるとエラーがスローされます。

私の質問は：は、どのように私はこれと同じ機能を実現することができます - 関数の局所的な、知られていない-でコンパイル範囲内 - @NLobjectiveがx[1],...,x[n]引数の数が可変でmyfを呼び出すようになって？

def testme(n) 
    myf(a...) = sum(collect(a).^2) 

    m = JuMP.Model(solver=Ipopt.IpoptSolver()) 

    JuMP.register(m, :myf, n, myf, autodiff=true) 
    @JuMP.variable(m, x[1:n] >= 0.5) 

    @eval @JuMP.NLobjective(m, Min, $(Expr(:call, :myf, [Expr(:ref, :x, i) for i=1:n]...))) 
    JuMP.solve(m) 
end 

testme(3) 

ありがとうございます！

Answer 1

http://jump.readthedocs.io/en/latest/nlp.html#raw-expression-inputで説明したように、目的関数をマクロなしで与えることができます。関連する表現：

JuMP.setNLobjective(m, :Min, Expr(:call, :myf, [x[i] for i=1:n]...)) 

は@eval基づくものよりもさらに簡単で、機能で動作します。

using JuMP, Ipopt 

function testme(n) 
    myf(a...) = sum(collect(a).^2) 

    m = JuMP.Model(solver=Ipopt.IpoptSolver()) 

    JuMP.register(m, :myf, n, myf, autodiff=true) 
    @JuMP.variable(m, x[1:n] >= 0.5) 

    JuMP.setNLobjective(m, :Min, Expr(:call, :myf, [x[i] for i=1:n]...)) 
    JuMP.solve(m) 
    return [getvalue(x[i]) for i=1:n] 
end 

testme(3) 

、それが返されます：コードがある

julia> testme(3) 

: 

EXIT: Optimal Solution Found. 
3-element Array{Float64,1}: 
0.5 
0.5 
0.5