<div>Hi,</div><div>I try an example to test if scaling works and&nbsp;<span style="line-height: 1.5;">got a&nbsp;LOCALLY_INFEASIBLE error in my program.</span></div><div><span style="line-height: 1.5;">Then I change the ipopt example to test it.</span></div><div>When I compute the grad_f with the partial derivative&nbsp;equation, I get a&nbsp;RESTORATION_FAILED error.</div><div>However, the problem solved when I use the&nbsp;<span style="line-height: 1.5;">finite-difference method, whether the forward difference or&nbsp;</span>central difference<span style="line-height: 1.5;">.</span></div><div><span style="line-height: 1.5;">The difference of them in&nbsp;</span><span style="line-height: 1.5;">central difference</span><span style="line-height: 1.5;">&nbsp;is less then 1e-9.</span></div><div><span style="line-height: 1.5;"><br></span></div><div>This is the problem:</div><div><span style="line-height: 1.5;">max: f(x0, x1, x2, x3) = 0.7 * (x1 + x2 + x3 - 175000) * (x0 * x0 + 3 * x0 + 3)</span></div><div>0.5 &nbsp; &nbsp; &nbsp;&lt;= x0 &lt;= 1.5</div><div>45000 &lt;= x1 &lt;= 250000</div><div>10000 &lt;= x2 &lt;= 125000</div><div>5000 &nbsp; &lt;= x3 &lt;= 75000</div><div><br></div><div>The following is my option:</div><div><div>tol : 1e-6</div><div>mu_strategy : "adaptive"</div><div><span style="line-height: 1.5;">hessian_approximation : "limited-memory"</span></div><div>obj_scaling_factor : -1</div></div><div><br></div>