nlopt

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    私は困惑しています。現在の問題は、28個の等価制約を持つ180個の変数を解決します。 36個の変数と20個の等価性を持つより簡単なバージョンの問題からコードが再利用されています。アルゴリズムとしてNLOPT_LD_SLSQPを使用して瞬時に解決する制約。 NLOPT_LD_SLSQPを使用した場合 180個の変数に問題の拡大版は、すぐに、次のことを生成します。 NLopt solver statu

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    nloptrパッケージでは、lbfgs()のような関数は勾配関数が必要なようです。しかし、私が勾配関数を与えなければ、それらも働きます。 私の質問は:nloptrは自動的にグラジエント関数を計算するのですか?またはlbfgs()はグラデーション関数を必要としません。 目的関数が非常に複雑な場合、nloptrは自動的に勾配関数を計算できますか、それともユーザーが提供する必要がありますか? ?lbfg

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    lme4のような素敵なパッケージをたくさん使用するために、Mac OS High Sierraにnloptrパッケージをインストールしようとしています。 3.4.2。私はまた、NLoptのウェブサイトではなく、開発版からダウンロード(NLoptをインストールしました。私はすでにのためのオンライン検索、私はまた、Xcodeのコマンドラインツールがインストールされている。しかし、私はまだnloptrを

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    私は派生物を持たないブラックボックス関数(ニューラルネットワーク)のセットに対してオプティマイザを実装しようとしています(これはおそらくこの質問には関係ありません)。私はnloptを使用したいので、自分のウェブサイトでチュートリアルを読んでいます。これはNon linear constraintsという簡単な目的関数を実装しています。 これらの例では、制約関数は連続的に微分可能な多項式の集合です。

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    不等式制約の非線形問題にNLOPTRのISRESアルゴリズムを適用しているうちに、問題が発生しました。私はこのようにそれを定式化:テーブルを「不足している、いないデフォルトで 『 私は私が何かをやっていないと思うよ。 library(nloptr) fn <- function(x) { (x[1]-10)^2 + 5*(x[2]-12)^2 + x[3]^4 + 3*(x[4]-11)^2

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    F#のR型プロバイダを使用して、回帰関係のあるR関数にアクセスしています。 回帰係数に制約があると、その加重平均が0になるように回帰を見積もりたいと思います。加重の合計は1です。以下の例は、さまざまな重みを持つ数十の係数を持つため、のみ以下のRコードを示しています。 y1 <- runif(n = 50,min = 0.02,max=0.05) y2 <- runif(n=50,min=0.01

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    を使用して式の行列を最小化:Hが3x3行列である を。 Pnは3x1行列(ポイント)です。 Euclidean()は、2点間の距離を示します。 Dnが実際の距離です。 私はすべてm点に対して誤差が最小となるようHの値を最適化する必要Hとm点(PMにP0) の初期推定値を有しています。 (式の値はすべてわかっています) opencvまたはdlib(またはboost/NLoptを使用)を使用してこれを

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    私たちはいくつかの物理モデルのパラメータ空間をランダムにスキャンするために大規模なPythonコードを終了しています(したがって、最小限の例を与えるのは非常に困難です)。 1つのパラメータポイントを評価するのに約300msかかりますが、コンピューティングクラスタ上のCPU予算を犠牲にする評価が突然数時間かかることがあります。 私の考えは、パラメータポイントの各評価に実行の最大時間を与えるためにスレ

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    私はFortranプロジェクトでNLopt libraryを使用していましたが、Linuxシステムで問題なく動作しています。今、私はWindows上でVisual Studioを使用してFortranプログラムを作成し始めました。しかし、Windows上でNLoptライブラリを使用するにはいくつかの問題があります。私は自分のコンピュータでVisual Studio 2013とIntel Paral