<font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">Hello all,</font><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">Many thanks for reply.</font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">it is a problem of minimum operating cost, in the context of electricity market. </font></div>
<div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">- F(x,y) is the cost of power, and &quot;mu&quot; is the nodal price in the market (Lagrange multiplier of the equality constraints ), and y is the power produced in the market.</font></div>
<div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">- &quot;mu * y&quot; represent the cost of power. </font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace"><br></font></div>
<div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">the point is that &quot;mu&quot; is only available post solution, but here it appears in the objective function. </font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">this problem seems to be non-convex because it entails the product of variables, and I am not sure if it can be converted into a convex form (if any).</font></div>
<div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace"><br></font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">Writing the optimality conditions is a good way, but we should note that they are stationary points (saddle-points + local optima) </font></div>
<div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace"><br></font></div><div><font class="Apple-style-span" face="&#39;courier new&#39;, monospace">Your comments are highly appreciated.</font></div><div>
<br></div><div><br></div><br><div class="gmail_quote">On Tue, Jul 26, 2011 at 9:36 PM, rony goldenthal <span dir="ltr">&lt;<a href="mailto:ronygold@gmail.com">ronygold@gmail.com</a>&gt;</span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex;">
Hello Hossein,<br>
<br>
The main challenge in implementing the function in IPOPT, as you<br>
describe it, is that the Lagrange multipliers are not easily available<br>
when evaluating the function to minimize.<br>
Maybe you can try something like adding another set of variables, &#39;z&#39;,<br>
and solve the following system instead:<br>
<br>
Min L (x,y,z)= F(x)+ z * y      (a1)<br>
s.t.<br>
g(x,y) = 0                               (a2)<br>
h(x,y)&lt;= 0                              (a3)<br>
z - mu = 0                              (a4)<br>
Where mu are the Lagrange multipliers that correspond to g(x,y).<br>
<br>
I cannot say much about the convexity of either of the approaches.<br>
<br>
Good luck,<br>
Rony<br>
<div><div></div><div class="h5"><br>
On Mon, Jul 25, 2011 at 9:00 PM, Hossein Haghighat<br>
&lt;<a href="mailto:hosein.haghighat@gmail.com">hosein.haghighat@gmail.com</a>&gt; wrote:<br>
&gt; Hello,<br>
&gt; I was wondering if I can solve a problem in the following form by IPOPT:<br>
&gt;<br>
&gt; Min L (x,y,mu)= F(x)+ mu * y      (a1)<br>
&gt;<br>
&gt; s.t.<br>
&gt;<br>
&gt;<br>
&gt;<br>
&gt; g(x,y) = 0     : mu               (a2)<br>
&gt;<br>
&gt; h(x,y)&lt;= 0     : lambda           (a3)<br>
&gt;<br>
&gt; where &quot;mu&quot; is the Lagrange multiplier of equality constraint (a2) appearing<br>
&gt; in the objective function.<br>
&gt; this problem is non-convex. is it true? and can it be solved by IPOPT?<br>
&gt; --<br>
&gt; regards,<br>
&gt; Hossein.<br>
&gt;<br>
</div></div>&gt; _______________________________________________<br>
&gt; Ipopt mailing list<br>
&gt; <a href="mailto:Ipopt@list.coin-or.org">Ipopt@list.coin-or.org</a><br>
&gt; <a href="http://list.coin-or.org/mailman/listinfo/ipopt" target="_blank">http://list.coin-or.org/mailman/listinfo/ipopt</a><br>
&gt;<br>
&gt;<br>
</blockquote></div><br><br clear="all"><br>-- <br>regards,<br>Hossein.<br>