JuliaSmoothOptimizers / JuliaSmoothOptimizers/NLPModelsModifiers.jl

Make a `LinearlyConstrainedFeasibilityResidual`

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Vorherrschende Sprache
Julia
Sterne
9
Forks
10
PR-Merge-Kennzahlen
Keine gemergten PRs in 30 T.

Beschreibung

From `NLPModels.jl 0.18` we have access to the linear constraints. So, we could make a `LinearlyConstrainedFeasibilityResidual` which creates a nonlinear least squares model with linear constraints from an equality constrained problem in which the residual function is the nonlinear-constraints function.

Probably the name is too long though...

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Rechercherichtung

Beginne mit der Überprüfung der Linear-Constraint-APIs von NLPModels.jl 0.18 und der vorhandenen Modellmodifikatoren in diesem Repository. Definiere das neue Feasibility-Residual-Modell für ein gleichheitsbeschränktes Problem, wobei nichtlineare Constraints als Residualfunktion verwendet und lineare Constraints beibehalten werden; als erledigt gilt die Aufgabe, wenn es das vorgesehene nichtlineare Least-Squares-Modell mit geeigneten Tests erstellt.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Bewertung

Tech-Stack
julia
Bereich
backend
Issue-Typ
Feature
Schwierigkeit
4/5
Geschätzter Aufwand
3-5 Tage
Aktivitätsstatus
Veraltet
Klarheit
Größtenteils klar
Anfängerfreundlichkeit
42/100

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