Julia+JuMP:函数参数的可变数量

Question

我正在尝试使用 JuMP 来解决一个非线性问题，其中变量的数量由用户决定 - 也就是说，在编译时不知道。

为此，@NLobjective行如下所示：

@eval @JuMP.NLobjective(m, Min, $(Expr(:call, :myf, [Expr(:ref, :x, i) for i=1:n]...)))

例如，如果n=3，编译器将该行解释为与以下内容相同：

@JuMP.NLobjective(m, Min, myf(x[1], x[2], x[3]))

问题是@eval仅在全局范围内工作，并且当包含在函数中时，会抛出错误。

我的问题是：我怎样才能在函数的本地、编译时未知的范围内完成同样的功能——让@NLobjective使用可变数量的x[1],...,x[n]参数调用myf？

def testme(n)
    myf(a...) = sum(collect(a).^2)
    m = JuMP.Model(solver=Ipopt.IpoptSolver())
    JuMP.register(m, :myf, n, myf, autodiff=true)
    @JuMP.variable(m, x[1:n] >= 0.5)
    @eval @JuMP.NLobjective(m, Min, $(Expr(:call, :myf, [Expr(:ref, :x, i) for i=1:n]...)))
    JuMP.solve(m)
end
testme(3)

谢谢！

Answer 1

正如 http://jump.readthedocs.io/en/latest/nlp.html#raw-expression-input 中所解释的，目标函数可以在没有宏的情况下给出。相关表达式：

    JuMP.setNLobjective(m, :Min, Expr(:call, :myf, [x[i] for i=1:n]...))

甚至比基于@eval的更简单，并且可以在函数中工作。代码为：

using JuMP, Ipopt
function testme(n)
    myf(a...) = sum(collect(a).^2)
    m = JuMP.Model(solver=Ipopt.IpoptSolver())
    JuMP.register(m, :myf, n, myf, autodiff=true)
    @JuMP.variable(m, x[1:n] >= 0.5)
    JuMP.setNLobjective(m, :Min, Expr(:call, :myf, [x[i] for i=1:n]...))
    JuMP.solve(m)
    return [getvalue(x[i]) for i=1:n]
end
testme(3)

它返回：

julia> testme(3)
:
 EXIT: Optimal Solution Found.
3-element Array{Float64,1}:
 0.5
 0.5
 0.5