Hello<div><br></div><div>I am using ipopt for shape optimization using cfd and adjoint method to compute gradients. Since gradient/jacobians are expensive to compute, is there any way to reduce to number of times ipopt requests them, by choosing appropriate options in ipopt ?</div>
<div><br></div><div>My problem involves minimizing a nonlinear function with one nonlinear equality constraint. There are 20 design variables and I use the quasi-newton approximation. The jacobian is full.</div><div><br></div>
<div>For mu_strategy, I have tried between &quot;monotone&quot; and &quot;adaptive&quot; and I find monotone is faster for me, needs less number of function/gradient evaluations (seems opposite to what I have read).</div>
<div><br></div><div>Thanks</div><div>praveen</div>