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可使用的预编译IPOPT求解器

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简介:
本项目提供一个预先配置好的IPOPT(Interior Point Optimizer)求解器,用于快速解决大规模非线性优化问题,无需额外设置。 IPopt 是一个用于大规模非线性优化问题的求解器。本次上传的是编译好的 ipopt.exe 文件,在 Windows 10 64 位系统上可以运行。只需将 ipopt.exe 添加到 PATH 路径中即可使用,需要的用户可以直接下载。

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客服
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  • 使IPOPT
    优质
    本项目提供一个预先配置好的IPOPT(Interior Point Optimizer)求解器,用于快速解决大规模非线性优化问题,无需额外设置。 IPopt 是一个用于大规模非线性优化问题的求解器。本次上传的是编译好的 ipopt.exe 文件,在 Windows 10 64 位系统上可以运行。只需将 ipopt.exe 添加到 PATH 路径中即可使用,需要的用户可以直接下载。
  • IPOpt优化控制
    优质
    IPOpt是一款先进的非线性规划求解器,擅长解决大规模连续优化问题。它提供高效的算法和灵活的接口,适用于工程、经济等领域的复杂控制系统设计与优化。 在高版本的MATLAB中使用Ipopt求解器,需要先解压两个文件,并将这两个文件添加到MATLAB路径中即可调用Ipopt。
  • IPOpt优化问题
    优质
    IPOpt是一款先进的非线性优化求解工具,适用于大规模连续优化问题,广泛应用于工程设计、经济建模等领域,助力高效解决问题。 IPopt是一个用于求解非线性优化问题的开源软件框架。它特别适合处理大规模、非凸且具有约束条件的问题。用户可以利用Ipopt来寻找给定一组变量限制下的函数极值,广泛应用于工程设计、金融分析和科学研究等领域中复杂的最优化任务。
  • 在MATLAB中使AMPL和IpoptNLP问题
    优质
    本简介探讨了如何结合使用MATLAB、AMPL及Ipopt来解决非线性规划(NLP)问题。通过集成这些工具,用户能够高效地定义、求解复杂的优化任务,并分析结果。 MATLAB AMPL 是一种建模语言工具,它允许用户以类似数学方式的语法编写优化问题。一旦在 AMPL 中定义了问题,就可以使用 Ipopt AMPL 求解器可执行文件 ipopt 来轻松解决问题。虽然直接链接代码来连接您的问题需要花费更多时间编写,但对于大型复杂的问题来说可能更为有效。
  • 以直接使zlib库
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    这是一款即插即用的预编译zlib库,旨在简化开发流程。开发者无需自行编译,直接使用即可实现数据的高效压缩与解压功能。 zlib库版本1.2.11提供了一系列用于数据压缩的函数。该库支持 deflate 压缩算法,并且可以生成 gzip 格式的文件。它在多种编程语言中都有绑定,因此可以在不同的开发环境中使用。此外,它的性能优良,被广泛应用于各种软件项目中以提高数据传输和存储效率。
  • 以直接使GDAL库
    优质
    本项目提供即用型预编译GDAL库,涵盖多种平台与版本需求,旨在简化集成GIS数据处理功能至应用程序的过程。 GDAL库已编译完成。 适用人群:C++开发人员、处理矢量数据的人员 GDAL(Geospatial Data Abstraction Library)是一个开源栅格空间数据转换库,遵循XMIT许可协议。它使用抽象数据模型来表示各种文件格式,并提供一系列命令行工具用于数据转换和处理。 OGR是GDAL项目的一个分支,为矢量数据提供了支持。 许多著名的GIS产品都采用了GDAL/OGR库,包括ESRI的ARCGIS 9.3、Google Earth以及跨平台的GRASS GIS系统。通过使用GDAL/OGR库,可以使得基于Linux的地理空间数据管理系统同时支持矢量和栅格文件格式的数据处理。
  • MATLAB中IPOPT插件安装包
    优质
    该简介主要介绍如何在MATLAB环境中安装和配置用于优化问题求解的IPOPT插件。IPOPT是一款高效的非线性规划求解器,通过ASL接口与MATLAB集成,能够处理大规模约束优化任务。 在MATLAB环境中使用IPopt是一种强大的非线性优化求解器的方法,适用于解决复杂的数学问题。该工具由Hans Biegler、Jorge Nocedal 和 Andrew Wächter 等人开发,并依赖于 MUMPS、BLAS和LAPACK等库来高效处理各种类型的非线性优化问题。 要使用MATLAB中的IPopt插件求解器,你需要下载与你的MATLAB版本兼容的特定文件。这些文件通常包括 `optiMEXFiles_mexw64_2_28.zip` 和 `OPTI-xxxxx.zip` 两个压缩包:前者包含了用于连接 IPopt 求解器的 MEX 接口,后者则包含IPopt的核心库和必要的头文件及库文件。 安装步骤如下: 1. **解压文件**:将这两个压缩包解压到一个临时目录中,并确保MATLAB可以访问这些文件。它们将在后续编译过程中被使用。 2. **配置环境变量**:在MATLAB命令窗口输入`addpath`命令,设置路径以包含上述MEX接口文件夹及COPILOT的安装目录(如果需要的话)。 3. **编译MEX 文件**:运行解压后的 MEX 接口安装包中的安装脚本。这通常是一个名为 `install_ipopt.m` 的 .m 文件,它会编译所需的 MEX 文件以在MATLAB环境中使用 IPopt。 4. **配置IPopt**:根据压缩文件的说明来设置路径和环境变量。 5. **测试安装**:编写一个简单的脚本来检查是否成功地安装了IPopt。这包括创建一个非线性优化问题并用`ipopt`函数求解,以确认MATLAB能够正常运行并返回结果。 在实际应用中,你需要定义优化目标、约束条件和初始猜测值来使用 IPopt 求解器。例如: ```matlab options = optimoptions(ipopt); [x,fval] = ipopt(@myObjectiveFunction, @myConstraintFunction, x0, options); ``` 这里 `@myObjectiveFunction` 是你的优化目标函数,`@myConstraintFunction` 则是约束条件的定义,而 `x0` 代表初始猜测值。 安装和使用MATLAB中的IPopt插件求解器需要对MEX接口有一定的了解,并正确配置环境变量。这不仅能帮助你学会如何在 MATLAB 中应用 IPopt 求解器,还能提升你在优化计算方面的知识水平。
  • OpenCV4.5.5在Linux下文件,压即使(C++)
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    本资源提供OpenCV 4.5.5在Linux系统上的预编译库文件,用户下载后直接解压便可快速便捷地进行开发工作,特别适用于C++编程环境。 在Linux环境下使用OpenCV 4.5.5版本编译后的文件可以直接解压并使用。此为C++2022年4月版,在Ubuntu 21.04的64位系统下编译并通过测试。 `CMakeLists.txt` 文件中对 OpenCV 的配置如下: ``` set(OpenCV_DIR /home/april/install/openCV4.5.5/lib/cmake/opencv4) # 寻找所需的 OpenCV 库 find_package(OpenCV REQUIRED) message(STATUS -- OpenCV_INCLUDE_DIRS: ${OpenCV_INCLUDE_DIRS}) message(STATUS -- OpenCV_LIBRARY_DIRS: ${OpenCV_LIBRARY_DIRS}) include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS}) link_directories(${OpenCV_LIBRARY_DIRS}) ```
  • 以直接使OSG 3.0.0版本
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    本资源提供直接可用的预编译OpenSceneGraph (OSG) 3.0.0版本库文件,便于开发者快速集成和使用,节省环境配置时间。 OSG 3.0.0库(已编译好并亲测可用),包含include、bin、lib和Data四个文件夹。可以直接使用。
  • 在 Windows 环境下 Ipopt 3.12
    优质
    本教程详细介绍了在Windows操作系统环境下编译Ipopt 3.12的具体步骤和所需工具,帮助用户顺利完成Ipopt的安装配置。 Ipopt这个库在Linux下编译相对简单,但在Windows下使用则比较复杂。官方仅提供了较旧版本的Ipopt编译版,只能用于较旧版本的Visual Studio。如果想用新版本或支持新的Visual Studio,则需要自行编译。然而,根据Ipopt官网提供的Windows编译教程,并不能成功完成编译工作。Ipopt 3.12的官方说明文档提供了详细的安装信息。