在 R 中求解具有非线性约束的非线性凸优化问题

Question

我有一个简单的经济订货量 (EOQ) 优化问题，涉及许多变量和一些约束。

广义目标函数为sum(ai*x[i]+bi/[xi])，限制条件为：

• x[i] >=1 对于所有“i”（至少 1 个订单）
• x[i]
• sum(x[i])
• sum(ci/x[i])

当使用 auglag() 时，它花费的时间太长（即使是 100 个变量），所以做了一些研究，我发现问题是凸的，并试图实现一个凸求解器。

我找到了这个链接：

Error in nonlinear optimization problem : infinite or missing values in 'x'

但是，CVXR 似乎不允许分母中出现“x”，因为它会提示以下错误消息：

as.Constant(e1)/e2 中的错误：只能除以标量常数

  ans2 <- auglag(par=rep(2,1000), fn=objfun, hin=confun) ##takes too long

  p <- Variable(1000)
  obj <- Minimize(sum(a*p+b/p)) ##prompts error

我希望求解器能够更快地解决这样一个“简单”的优化问题...... 我对第二个选项做错了吗？ 或者对于具有非线性约束的凸非线性优化问题有更好的求解器吗？

谢谢

Answer 1

试试

Minimize(sum(a*p+b*inv_pos(p)))

我没有尝试过，因为您没有提供可重现的代码。