JuliaSmoothOptimizers/NLPModels.jl 项目启动与配置教程

JuliaSmoothOptimizers/NLPModels.jl 项目启动与配置教程

NLPModels.jl Data Structures for Optimization Models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/nl/NLPModels.jl

1. 项目目录结构及介绍

NLPModels.jl 是一个用于定义非线性规划模型的 Julia 包。以下是项目的目录结构及其简要介绍：

NLPModels.jl/
├── benchmarks/           # 存储用于测试和基准比较的问题和数据
├── contrib/              # 贡献者的代码和相关文件
├── docs/                 # 文档资源，包括文档源文件和生成文件
├── examples/             # 示例代码，用于展示如何使用 NLPModels.jl
├── src/                  # 源代码目录，包含所有 Julia 模块和函数
│   ├── NLPModels.jl       # 包的主文件
│   ├── common/           # 公共代码和函数
│   ├── interfaces/       # 与其他包的接口定义
│   └── test/             # 测试代码
├── test/                 # 包含测试脚本和测试用例
├── .gitignore            # 指定 Git 忽略的文件和目录
├── .travis.yml           # Travis CI 的配置文件
└── README.md             # 项目描述文件

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是位于 src/NLPModels.jl 的主文件。这个文件定义了包的模块和导出的函数。以下是启动文件的简要介绍：

# src/NLPModels.jl

__precompile__()

module NLPModels

using Reexport

@reexport using NLPModels.MathProgBase

# 导入内部模块
include("common.jl")
include("nlpmodel.jl")
include("interfaces.jl")

# 导出模块内容
export AbstractNLPModel, NLPModel, NLPAtX

end  # module NLPModels

该文件首先声明了 __precompile__()，这意味着该模块可以预编译以提高性能。然后，它导入了必要的模块，并包含了定义 NLP 模型的内部模块。最后，它导出了模块中的关键类型和函数，使得其他 Julia 代码可以方便地使用这些功能。

3. 项目的配置文件介绍

本项目主要的配置文件是 .travis.yml，用于配置在 Travis CI 上自动执行测试的流程。以下是配置文件的内容：

language: julia

julia:
  - 1.6
  - nightly

matrix:
  exclude:
    - julia: nightly

before_script:
  - julia -e 'Pkg.add(PkgSpec(name="NLPModels", rev="master"))'

script:
  - julia -e 'Pkg.test("NLPModels", Coverage=true)'

这个配置文件指定了使用的 Julia 版本（包括稳定版和夜间版），在测试前自动安装 NLPModels 包，并执行测试脚本。before_script 部分确保在每次构建之前安装最新的包版本，而 script 部分运行测试并启用代码覆盖率分析。

以上就是 NLPModels.jl 项目的启动和配置文档。通过这些信息，您可以更好地了解项目的结构和如何开始使用它。

NLPModels.jl Data Structures for Optimization Models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/nl/NLPModels.jl