Hi people<br><br><br>I am working about a problem optimization wich has linear constraints. I have implemented these constraints like as the other (nonlinear) constraints using C++ interface (in methods eval_g and eval_jac_g of my TNLP class). However, I have saw, in the TNLP class, there is a method for constraints linearity (get_constraints_linearity). I would like to ask if is possible implementing my linear constraints using this method (instead of implemeting in eval_g). If yes, do I need include these constraints in the jacobian information, or the first derivative of these constraints is gotten in a automatic way? Again if yes, there is any convergence advantage in codifying at this way?<br>
<br>I am sorry if is a dummie question, but there is no example using the method get_constraints_linearity...<br><br><br>-- <br>Wendel Alexandre Melo<br>Master degree student<br>Federal University of Rio de Janeiro<br>