显示Julia的JuMP和NLopt优化例程的每个迭代结果

Question

我发现了JuMP和NLopt例子的组合，当我试图看到Julia实现不同的优化例程时。

以下示例（可在此处找到：https://github.com/JuliaOpt/NLopt.jl）为您提供了最终解决方案，而无需其他步骤。

虽然这可能是简单的问题，OK，对于一些我们需要看到每个迭代如何去

我的问题是（例如它在每次迭代收敛？）：如何将下面的代码可以被如此修改以显示每次迭代的次数和错误（我们希望它变得越来越小）？

我希望我自己清楚（代码如下）：

using JuMP 
using NLopt 

m = Model(solver=NLoptSolver(algorithm=:LD_MMA)) 

a1 = 2 
b1 = 0 
a2 = -1 
b2 = 1 

@variable(m, x1) 
@variable(m, x2 >= 0) 

@NLobjective(m, Min, sqrt(x2)) 
@NLconstraint(m, x2 >= (a1*x1+b1)^3) 
@NLconstraint(m, x2 >= (a2*x1+b2)^3) 

setvalue(x1, 1.234) 
setvalue(x2, 5.678) 

status = solve(m) 

println("got ", getobjectiveValue(m), " at ", [getvalue(x1),getvalue(x2)]) 

顺便说一句：在这里（http://ab-initio.mit.edu/wiki/index.php/NLopt_Algorithms#Nelder-Mead_Simplex），我们可以找到所有NLOpt可能的算法。我想尝试与Nelder-Mead，而不是LD_MMA我输入NLOPT_LN_NELDERMEAD，但无济于事。有谁知道所有这些算法的捷径。那可以在Julia中使用？

=>无

Answer 1

好像这不是一个possible option for NLopt，但它可以可以加入到跳作为一个选项。你应该在JuMP issues page上打开一个问题来询问它。