ipopt 使用总结

最新推荐文章于 2025-06-29 09:02:42 发布

mucai1

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分类专栏： Tools

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/mucai1/article/details/41501601

本文详细介绍了如何使用IPopt求解非线性优化问题，包括安装过程、配置设置及实际应用案例，帮助读者掌握这一强大的数学优化工具。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

options.auxdata = struct( ...
    'om',       om, ...
    'Ybus',     Ybus, ...
    'Yf',       Yf(il,:), ...
    'Yt',       Yt(il,:), ...
    'mpopt',    mpopt, ...
    'il',       il, ...
    'A',        A, ...
    'nA',       nA, ...
    'neqnln',   neqnlnnumber, ...
    'niqnln',   niqnlnnumber, ...
    'Js',       Js, ...
    'Hs',       Hs    );

%% define variable and constraint bounds
options.lb = xmin;
options.ub = xmax;
if gTOTAL_Scenarios==1
    options.cl = [zeros(2*nb*gTOTAL_Scenarios, 1); -Inf*ones(2*nl2*gTOTAL_Scenarios, 1); l];
    options.cu = [zeros(2*nb*gTOTAL_Scenarios, 1);     zeros(2*nl2*gTOTAL_Scenarios, 1); u];
else
    options.cl = [zeros(2*nb*gTOTAL_Scenarios, 1); -Inf*ones(2*nl2*gTOTAL_Scenarios+2, 1); l];
    options.cu = [zeros(2*nb*gTOTAL_Scenarios, 1);     zeros(2*nl2*gTOTAL_Scenarios+2, 1); u];   
end
%% assign function handles

%需要提供目标函数，目标函数梯度，约束，约束雅克比矩阵，约束海森矩阵

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Ipopt (Interior Point OPTimizer, pronounced eye-pea-Opt) is

04-08

Ipopt (Interior Point OPTimizer, pronounced eye-pea-Opt) is a software package for large-scale nonlinear optimization. Ipopt is written in C++ and is released as open source code under the Eclipse Public License (EPL). It is available from the COIN-OR initiative. The code has been written by Andreas Wächter and Carl Laird. The COIN-OR project managers for Ipopt are Andreas Wächter und Stefan Vigerske. For a list of all contributors, see the AUTHORS file

Ipopt安装

qq_24649627的博客

11-15

1万+

Ipopt是一款用来计算大规模非线性优化的开源软件包，这里用来求解MPC。安装所需功能包 $ sudo apt-get install gcc g++ gfortran subversion patch wget 下载源码下载最新的源码 https://www.coin-or.org/download/source/Ipopt/ 版本至少大于 3.12.7，本文下载的为 3.12.7。下...

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MATLAB中IPopt插件求解器安装教程

weixin_36304957的博客

05-21

1014

在真正开始使用IPopt求解器之前，我们需要定义目标函数、约束条件以及初始解。IPopt求解器通常用于解决以下标准优化问题：这里H是Hessian矩阵，g是梯度向量，A和b定义了不等式约束，A_eq和b_eq定义了等式约束，lb和ub定义了变量的下界和上界。一个简单的二次目标函数可以这样定义：H = [4, 1;1, 3];g = [-2;-6];end不等式和等式约束条件同样以函数的形式定义：A = [-1, 1;0.5, -1.5;

【亲测免费】推荐开源项目：Ipopt - 高性能非线性优化工具

gitblog_00055的博客

05-14

991

Ipopt优化器选项配置详解

最新发布

gitblog_00948的博客

06-29

385

Ipopt优化器选项配置详解概述 Ipopt(Interior Point OPTimizer)是一个强大的非线性优化求解器，广泛应用于各类数学规划问题。作为开源优化工具包COIN-OR的核心组件，Ipopt提供了丰富的配置选项，允许用户根据具体问题特性调整算法行为。本文将系统介绍Ipopt的选项配置机制，帮助用户充分发挥其优化性能。选项配置基础选项类型与设置方式 Ipopt选项分为三种基本...

Ipopt-3.12.8.zip

11-23

总结来说，"Ipopt-3.12.8.zip"是一个关键的数学优化工具，用于解决非线性约束问题，尤其在Apollo无人车项目中扮演着核心角色。理解和掌握如何安装、配置以及应用这个库是深入学习自动驾驶技术的重要一环。同时，了解...

115157703ED_using_IPOPT_电力调度_电力系统经济调度IPOPT_ipopt_源码.zip

09-30

本文将详细讲解使用IPOPT进行电力调度的相关知识点。一、IPOPT简介 IPOPT是一种开源的大型非线性优化求解器，适用于连续变量的非线性优化问题。它基于内点法，能够处理各种复杂的约束条件，包括等式和不等式约束。...

VS2008下IPOPT内点算法示例教程

总结以上内容，可以看出这份文件是关于IPOPT内点算法的使用指南，提供了基于Visual Studio 2008环境下的工程文件示例，用以展示如何应用IPOPT来求解一个简单的非线性优化问题。这些信息对于需要在实际项目中使用优化...

NLPModelsIpopt.jl：用于NLPModels的薄IPOPT包装器

02-13

总结来说，NLPModelsIpopt.jl是Julia生态系统中的一个重要组件，它结合了NLPModels的抽象接口和IPOPT的优秀求解能力，为Julia用户提供了高效解决非线性优化问题的途径。在实际使用时，用户应正确引用NLPModelsIpopt....

Ipopt安装【Ubuntu18.04】XAVIER（ARM架构）

weixin_48199550的博客

03-23

2295

从官网下载Ipopt的安装包（网址：www.coin-or.org/download/source/Ipopt/）下载完为*.tar.gz的格式，解压一下，命令如下： tar -zxvf *.tar.gz 编译： $ cd Ipopt-3.12.8 //进入这个文件夹 $ mkdir build $ cd build $ ../configure --build=arm-linux //配置安装为arm架构的 $ make -j4 $ make install 把编译完

Ipopt-内点算法使用示例代码

07-23

自己建立的基于VS2008的IPOPT工程文件，包含了一个简单的优化问题的例子，可为使用IPOPT提供一些参考。

大规模优化软件IPOPT

12-06

IPOPT是一个simultaneous优化算法

Installation of IPOPT for Windows OS

10-16

本文档是我好久才搜到的，主要是讲IPOPT的matlab的接口设置，希望对大家有用

IPOPT_online

06-30

IPOPT_online

IPOPT安装 install

qq_37087723的博客

07-03

3466

首先需要下载hsl && IPOPT IPOPT下载链接以3.12.13为例ref to https://github.com/coin-or-tools/ThirdParty-HSL进入:http://www.hsl.rl.ac.uk/ipopt/.注册,邮件激活接受,获得copy it to and runrename the directory to coinhsl and run进入Ipopt-3.12.13目录保险起见,将生成的文件复制到系统中安装CppAd 参考 ubuntu 环境下

非线性最优化问题求解器Ipopt介绍

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MATLAB中使用IPOPT去解NLP问题的接口：AMPL 工具

caokaifa的博客

06-30

8391

AMPL 是一种建模语言工具，它允许用户以类似于数学方式编写问题的语法编写优化问题。一旦在 AMPL 中制定了问题，就可以使用（已编译的）Ipopt AMPL 求解器可执行文件 ipopt 轻松解决问题。通过直接链接代码来连接您的问题需要花费点时间来编写，但对于大型问题可能更有效......

python ipopt

03-26

<think>好的，我现在需要帮助用户解决在Python中使用Ipopt的问题。首先，用户明确提到了Ipopt，这是一个非线性优化求解器，常用于解决大规模优化问题。用户可能是一位工程师或研究人员，需要进行数学建模和优化求解，可能在学术研究或工业项目中遇到了需要非线性优化的场景。首先，我需要确认用户对Ipopt的了解程度。用户可能已经知道Ipopt的基本用途，但需要具体的Python实现方法。常见的Python接口包括Pyomo、CasADi和cyipopt。我需要分别介绍这些方法，并给出示例代码，帮助用户快速上手。接下来，用户的需求可能包括安装指南、基本用法以及如何与实际问题结合。因此，我应该分步骤说明安装过程，例如通过conda或pip安装不同的包。同时，需要提供简单的示例，比如Rosenbrock函数的最小化，这样用户可以直观地看到如何使用这些库。另外，用户可能需要了解不同库的优缺点。比如Pyomo适合建模复杂问题，而cyipopt更接近原生接口，适合高级用户。CasADi则支持符号计算，适合需要自动微分的场景。这些信息能帮助用户根据具体需求选择合适的工具。还需要注意用户可能遇到的常见问题，比如依赖项安装、错误处理等。例如，使用cyipopt需要提前安装Ipopt的库，而Pyomo可能需要额外的求解器配置。在回答中提前提示这些注意事项，可以减少用户的困惑。最后，生成的相关问题需要覆盖用户可能进一步探索的方向，比如性能调优、与其他求解器的比较、处理约束的方法，以及实际应用案例。这些问题能引导用户深入学习和解决更复杂的问题。总结来说，回答需要结构清晰，分步骤指导安装和使用，提供代码示例，比较不同方法的优缺点，并预见用户可能遇到的困难。同时，引用相关的资料和文档，帮助用户进一步查阅官方资源，确保信息的准确性和实用性。</think>以下是在Python中使用Ipopt求解器的分步指南： ### 一、Ipopt简介 Ipopt（Interior Point Optimizer）是一个开源的$\text{大规模非线性优化求解器}$，支持带约束的连续优化问题。其数学基础为$\text{内点法}$，适用于形式为： $$ \begin{aligned} \min_{x \in \mathbb{R}^n} \quad & f(x) \\ \text{s.t.} \quad & g_L \leq g(x) \leq g_U \\ & x_L \leq x \leq x_U \end{aligned} $$ 的非线性规划问题[^3] ### 二、Python接口选择 1. **Pyomo + Ipopt**（建模接口） 2. **CasADi**（符号计算框架） 3. **cyipopt**（直接接口） ### 三、安装方法 #### 方法1：通过conda安装（推荐） ```bash conda install -c conda-forge ipopt conda install -c conda-forge cyipopt # 直接接口 conda install -c conda-forge pyomo # 建模接口 ``` #### 方法2：源码编译需先安装依赖项： ```bash sudo apt-get install gcc g++ gfortran git patch wget ``` ### 四、使用示例 #### 示例1：Pyomo接口求解Rosenbrock函数最小值： ```python from pyomo.environ import * model = ConcreteModel() model.x = Var(initialize=0.5) model.y = Var(initialize=0.5) model.obj = Objective(expr=(1 - model.x)**2 + 100*(model.y - model.x**2)**2) solver = SolverFactory('ipopt') results = solver.solve(model) print("Optimal solution:", value(model.x), value(model.y)) ``` #### 示例2：cyipopt直接接口 ```python from cyipopt import minimize_ipopt import numpy as np def rosenbrock(x): return (1 - x[0])**2 + 100*(x[1] - x[0]**2)**2 x0 = np.array([0.5, 0.5]) res = minimize_ipopt(rosenbrock, x0) print(res) ``` #### 示例3：CasADi符号计算 ```python from casadi import * x = MX.sym('x',2) f = (1 - x[0])**2 + 100*(x[1] - x[0]**2)**2 nlp = {'x':x, 'f':f} solver = nlpsol('solver','ipopt',nlp) res = solver(x0=[0.5,0.5]) print(res['x']) ``` ### 五、参数调优可通过`options`字典设置求解参数： ```python # Pyomo参数设置示例 solver.options['max_iter'] = 500 solver.options['tol'] = 1e-6 # cyipopt参数设置 res = minimize_ipopt(..., options={'maxiter':100}) ``` ### 六、调试建议 1. 检查约束雅可比矩阵的维度 2. 验证目标函数的梯度计算 3. 使用`print_level=5`查看详细迭代过程 4. 注意变量边界设置（避免不可行区域）官方文档推荐：《Applications of Optimization with Xpress-MP》中关于非线性优化的章节包含Ipopt使用原理[^1]