在julia中有没有可能改变非线性约束的RHS？

在Julia中，可以通过使用优化库来改变非线性约束的右手边（RHS）。一个常用的优化库是JuMP（Julia for Mathematical Programming），它提供了一个方便的接口来定义和求解优化问题。

要改变非线性约束的RHS，首先需要安装JuMP和相应的优化库。可以使用以下命令在Julia中安装JuMP：

using Pkg
Pkg.add("JuMP")

安装完成后，可以使用以下代码示例来定义一个优化问题，并改变非线性约束的RHS：

using JuMP
using Ipopt

# 创建一个优化模型
model = Model(Ipopt.Optimizer)

# 定义变量
@variable(model, x >= 0)
@variable(model, y >= 0)

# 定义目标函数
@objective(model, Min, x + y)

# 定义约束
@NLconstraint(model, x^2 + y^2 <= 1)

# 改变非线性约束的RHS
set_normalized_rhs(constraint, new_rhs)

# 求解优化问题
optimize!(model)

# 获取最优解
x_opt = value(x)
y_opt = value(y)

在上述代码中，我们使用了Ipopt优化库，并使用@NLconstraint宏来定义了一个非线性约束。要改变非线性约束的RHS，可以使用set_normalized_rhs函数，并传入新的RHS值。

在julia中有没有可能改变非线性约束的RHS？

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是否有可能改变非线性约束的RHS？(ALT); @NLobjective(ALT,Min(ALT); ZB[1]=getvalue(f1); 在这段代码中，约束的RHS必须改变。但是这个错误会发生： ERROR: MethodError: no method matchi

浏览 18提问于2020-08-22得票数 2

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我在论文中有一个关于这个限制的问题。本文采用大M方法，将非线性规划模型转化为线性规划模型。我知道大数字M是一个很大的数字，但我不知道大数字M在约束上真正做了什么。你们能给我一些关于大M在这个约束中的使用的见解吗？下面是具有大数字M的约束。K[m][i]-M[1]*(1-x[m][i]) <= p[i]K

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