nlopt

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我試圖在Mac OS高級Sierra上安裝軟件包nloptr以便使用許多漂亮軟件包，如lme4，並且我在Anaconda中使用RStudio，並使用R 3.4.2。我還安裝NLopt（從NLopt網站上下載，而不是開發的版本。我還安裝了Xcode中的命令行工具，但我仍然無法安裝nloptr，並獲得該 Error: package or namespace load failed for ‘nlop

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Homebrew NLopt Python

我試圖從Homebrew科學庫安裝NLopt庫（http://ab-initio.mit.edu/wiki/index.php/NLopt）。它安裝得很好，除了我不能從Python導入NLopt。爲什麼python無法從Homebrew Science中看到NLopt安裝？

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顯示Julia的JuMP和NLopt優化例程的每個迭代結果

我發現了JuMP和NLopt例子的組合，當我試圖看到Julia實現不同的優化例程時。以下示例（可在此處找到：https://github.com/JuliaOpt/NLopt.jl）爲您提供了最終解決方案，而無需其他步驟。雖然這可能是簡單的問題，OK，對於一些我們需要看到每個迭代如何去我的問題是（例如它在每次迭代收斂？）：如何將下面的代碼可以被如此修改以顯示每次迭代的次數和錯誤（我們希望它變

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使用Python API優化失敗後獲取NLOpt結果

我正在使用NLOpt的Python接口運行優化。在某個點上，經過多次迭代後，我得到一個nlopt.RoundoffLimited異常。根據文檔（http://ab-initio.mit.edu/wiki/index.php/NLopt_Reference#Error_codes_.28negative_return_values.29），在發生這種異常之後，「優化仍然通常會返回有用的結果。」我如何

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在r中傳遞參數給nloptr

我正在使用'nloptr'優化r中的一個簡單函數，而且我很難將參數傳遞給目標函數。下面是我使用的代碼： require("nloptr") Correl <- matrix(c(1,-.3,-.3,1), nrow=2, ncol=2) Wghts <- c(.01,.99) floor <- .035 expret <- c(.05,.02) pf.return <- functio

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停止和恢復優化

我正在使用nlopt的C++接口來解決非線性優化問題。 nlopt::opt opt; opt.set_maxeval(10); opt.set_max_objective(foo); double result; std::vector<double> params(10,0); opt.optimize(params, result); // later on in the c

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在Windows上使用Visual Studio在Fortran項目中使用Nlopt庫

我在Fortran項目中一直使用NLopt library，並且在Linux系統下運行它時沒有問題。現在我開始使用Windows上的Visual Studio編寫我的Fortran程序。但是，我在Windows上使用NLopt庫時遇到了一些困難。我在我的電腦上使用Visual Studio 2013和Intel Parallel Studio XE 17。這裏是我做了什麼，而我所遇到的問題：我

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爲什麼我的NLOPT優化錯誤/無法解決？

我很難過。我在R中爲NLOPT制定了一個問題。當前問題解決了180個變量，其中包含28個等式約束條件該代碼在問題的較簡單版本中重複使用，在我的腳本的早期版本中，有36個變量和20個相等作爲算法使用NLOPT_LD_SLSQP立即求解的約束。 180個變量問題的放大版本生成以下，立刻使用NLOPT_LD_SLSQP時： NLopt solver status: -4 (NLOPT_ROUNDOFF

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從windows cmd提示符工作時設置NLOpt

我正在從windows cmd提示符下編寫一個C++程序，並使用mingw（g++）進行編譯。這個程序需要一個非線性優化器，並且NLOpt看起來是個不錯的選擇。我學習了一個單一的C++，所以我使用的環境已經建立，我沒有設置庫等的經驗。到目前爲止我的步驟已經; 下載64位Windows預編譯的DLL（這是我運行的是什麼）從here。運行命令dlltool --input-def libnlopt

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threading.join（）如何檢測超時？

我們正在運行一個大型Python代碼來隨機掃描一些物理模型的參數空間（因此，給出一個簡單的例子非常困難，對不起）。評估一個參數點大約需要300ms，但有時（我不知道爲什麼）評估突然需要幾個小時，這會殺死計算集羣上的CPU預算。所以，我的想法是使用線程來給每個參數點的評估運行的最大時間。如果評估需要更長時間，那麼我可以忽略這一點，因爲它是不實際的。現在，這似乎不起作用。我在一個新的線程中開始計算