/（:: variableref，:: quadexpr）未定义

Question

我正在尝试解决跳跃问题，这是一个非线性问题。因此，我有错误的bellow：

/(::VariableRef,::QuadExpr) is not defined. Are you trying to build a nonlinear problem? Make sure you use @NLconstraint/@NLobjective.

我正在使用@NlObjective和@nlconstraint。

当我在函数中调用它bvpsolve：

function hamiltonien(z,eps)
    u = z[:,8]./(2*eps*Cd2*z[:,6].*z[:,2])
    h = z[:,5] .* z[:,1] .* [sin(z[i,4]) for i in size(z[:,4])] + z[:,6] .* (T(z[:,1])./z[:,3] - phi(z[:,1]) * S * z[:,2].^2 /(2*z[:,3])* (Cd1+Cd2*u^2) - g *sin(z[:,4])) - z[:,7] *Cs(z[:,2])*T(z[:,1]) + 1/eps * z[:,8] *(phi(z[:,1])*S*z[:,2] *u /(2*z[:,3]) - g/z[:,2] *cos(z[:,4]))
    return 1
end

function bvpsolve(eps,N)
    sys = Model(optimizer_with_attributes(Ipopt.Optimizer, "print_level" => 5))
    set_optimizer_attribute(sys,"tol",1e-8)
    set_optimizer_attribute(sys,"constr_viol_tol",1e-6)

    @variables(sys, begin
                   tf       
                   x[1:N+1 , 1:n]
                   y[1:N+1 , 1:n]
                   0. ≤ h[1:N] ≤ 10
               end)

    Δt = (tf-t0)/N

    # Objective
    @NLobjective(sys, Min, sum(sum((x[i,j]-y[i,j])^2 for i in 1:N+1) for j in 1:n )/N + α*sum((h[i]-Δt)^2 for i in 1:N))

    hx = hamiltonien(x,eps)
    hy = hamiltonien(y,eps)
    xpoint , ppointx = hvfun(hx,x)
    ypoint , ppointy = hvfun(hy,y)

    @NLconstraints(sys, begin
                       con_h0, x[1,1]   - 3480. == 0     
                       con_hf, x[N+1,1] - 9144. == 0  
                       con_v0, x[1,2]   - 151.67 == 0     
                       con_vf, x[N+1,2] - 191. == 0
                       con_m0, x[1,3]   - 69000. == 0
                       con_mf, x[N+1,3] - 68100. == 0
                       con_g0, x[1,4]   - 69000. == 0
                       con_gf, x[N+1,4] - 68100. == 0                
                   end)
    ...

end)

Answer 1

您无法在宏之外构建非线性表达式。

请参阅文档： https://jump.dev/jump.dev/jump.jump.jl/stable/smanual/stable/manual/manual /nlp/

您可以使用用户定义的功能，但我不明白您的示例。它硬编码返回1，所以我不知道u和h是什么。

您的示例也不可复制，因为我不知道hvfun是什么。

PS，如果您想进行更长的讨论，请在社区论坛上发布： https：https：https：https：https：https： //discourse.julialang.org/c/domain/opt/13 。具有后卫比在堆栈溢出上要容易得多。