JuliaSmoothOptimizers / JuliaSmoothOptimizers/NLPModelsModifiers.jl
Make a `LinearlyConstrainedFeasibilityResidual`
- 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...
Beitragsleitfaden
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