<div dir="ltr"><div style="line-height:19.7999992370605px">Hello Everyone!</div><div style="line-height:19.7999992370605px"><br></div><div style="line-height:19.7999992370605px">I use ipopt 3.11.7 via matlab interface with linear solver ma57</div><div style="line-height:19.7999992370605px">It Seems it solved my problem in 20s, but ipopt cost 18s. </div><div style="line-height:19.7999992370605px">the exact NLP jacobian and hessian function cost 2s.</div><div style="line-height:19.7999992370605px">the problem is a optimal control problem, it was very sparse.</div><div style="line-height:19.7999992370605px">Some research show that Reduce Space Interior Point method can speed  KKT solving times.</div><div style="line-height:19.7999992370605px"><br></div><div style="line-height:19.7999992370605px">So my question is<b> Does Ipopt use Reduce Space Interior Point Method</b>? (not the kind of reduce space technique to form hessian matrix)</div><div style="line-height:19.7999992370605px">Or it has options to allow to speed up the KKT solving.  </div><div style="line-height:19.7999992370605px"><br></div><div style="line-height:19.7999992370605px">If it doesn&#39;t, Do you have Any advice to speed up solving my optimal control problems?</div><div style="line-height:19.7999992370605px"><br></div><div style="line-height:19.7999992370605px"><br></div><div style="line-height:19.7999992370605px">the jacobian matrix size:　2611*(2504+1134)  </div><div style="line-height:19.7999992370605px">Nonzeros in jacobian matrix  :   (165616 + 61236)       2.39%</div><div style="line-height:19.7999992370605px">the Hessian matrix size:    2611*2611</div><div style="line-height:19.7999992370605px">Nonzeros in Hessian matrix :   90937                          1.33%</div><div style="line-height:19.7999992370605px"><br></div><div style="line-height:19.7999992370605px"><br></div><div style="line-height:19.7999992370605px"><b>Here is my Program log as follows：</b></div><div style="line-height:19.7999992370605px"><br></div><div style="line-height:19.7999992370605px">This is Ipopt version 3.11.7, running with linear solver ma57.</div><div style="line-height:19.7999992370605px"><br></div><div style="line-height:19.7999992370605px">Number of nonzeros in equality constraint Jacobian...:   165616</div><div style="line-height:19.7999992370605px">Number of nonzeros in inequality constraint Jacobian.:    61236</div><div style="line-height:19.7999992370605px">Number of nonzeros in Lagrangian Hessian.............:    90937</div><div style="line-height:19.7999992370605px"><br></div><div style="line-height:19.7999992370605px">Reallocating memory for MA57: lfact (8124492)</div><div style="line-height:19.7999992370605px">Reallocating memory for MA57: lfact (9949073)</div><div style="line-height:19.7999992370605px">Total number of variables.....................<u></u>.......:     2611</div><div style="line-height:19.7999992370605px">                     variables with only lower bounds:        0</div><div style="line-height:19.7999992370605px">                variables with lower and upper bounds:      280</div><div style="line-height:19.7999992370605px">                     variables with only upper bounds:        0</div><div style="line-height:19.7999992370605px">Total number of equality constraints.................:     2504</div><div style="line-height:19.7999992370605px">Total number of inequality constraints...............:     1134</div><div style="line-height:19.7999992370605px">        inequality constraints with only lower bounds:        0</div><div style="line-height:19.7999992370605px">   inequality constraints with lower and upper bounds:     1134</div><div style="line-height:19.7999992370605px">        inequality constraints with only upper bounds:        0</div><div style="line-height:19.7999992370605px"><br></div><div style="line-height:19.7999992370605px">iter    objective    inf_pr   inf_du lg(mu)  ||d||  lg(rg) alpha_du alpha_pr  ls</div><div style="line-height:19.7999992370605px">   0 1.7160931e+005 4.05e+002 2.22e+001   0.0 0.00e+000    -  0.00e+000 0.00e+000   0</div><div style="line-height:19.7999992370605px">   1 1.6394305e+005 3.37e+002 1.80e+001  -0.5 5.54e+000    -  5.08e-001 1.67e-001h  1</div><div style="line-height:19.7999992370605px">   2 1.2964367e+005 2.25e-001 2.52e+001  -0.6 3.87e+000    -  7.64e-001 1.00e+000h  1</div><div style="line-height:19.7999992370605px">   3 1.3054588e+005 1.63e-001 2.69e+001  -0.1 8.94e-001   0.0 1.00e+000 3.08e-001f  2</div><div style="line-height:19.7999992370605px">   4 1.3082580e+005 8.45e-003 1.83e+000  -0.8 3.42e+000    -  9.66e-001 1.00e+000h  1</div><div style="line-height:19.7999992370605px">   5 1.3014168e+005 4.09e-003 2.25e-001  -1.8 4.03e-001    -  9.74e-001 1.00e+000f  1</div><div style="line-height:19.7999992370605px">   6 1.2985090e+005 7.35e-003 5.45e-001  -7.7 1.16e+000    -  5.83e-001 1.00e+000f  1</div><div style="line-height:19.7999992370605px">   7 1.2974092e+005 2.65e-003 1.11e-001  -2.5 1.63e+000    -  9.45e-001 8.20e-001h  1</div><div style="line-height:19.7999992370605px">   8 1.2969486e+005 1.36e-003 7.48e-001  -3.1 8.63e-001    -  9.74e-001 6.56e-001h  1</div><div style="line-height:19.7999992370605px">   9 1.2966988e+005 1.72e-003 5.80e-001  -3.6 6.38e-001    -  1.00e+000 7.10e-001h  1</div><div style="line-height:19.7999992370605px">iter    objective    inf_pr   inf_du lg(mu)  ||d||  lg(rg) alpha_du alpha_pr  ls</div><div style="line-height:19.7999992370605px">  10 1.2966203e+005 1.11e-003 3.07e-001  -4.5 4.00e-001    -  1.00e+000 7.16e-001h  1</div><div style="line-height:19.7999992370605px">  11 1.2966050e+005 4.17e-004 7.80e-002  -5.2 1.79e-001    -  1.00e+000 8.11e-001h  1</div><div style="line-height:19.7999992370605px">Reallocating memory for MA57: lfact (10761429)</div><div style="line-height:19.7999992370605px">  12 1.2966060e+005 1.48e-004 4.33e-002  -5.7 3.75e-002    -  1.00e+000 6.48e-001h  1</div><div style="line-height:19.7999992370605px">  13 1.2966068e+005 1.29e-005 4.27e-003  -6.8 1.46e-002    -  1.00e+000 9.13e-001h  1</div><div style="line-height:19.7999992370605px">  14 1.2966069e+005 4.55e-007 4.26e-006  -7.6 4.24e-003    -  1.00e+000 1.00e+000h  1</div><div style="line-height:19.7999992370605px">  15 1.2966069e+005 1.32e-008 1.66e-007  -9.7 7.05e-004    -  1.00e+000 1.00e+000h  1</div><div style="line-height:19.7999992370605px">  16 1.2966069e+005 7.92e-011 1.05e-009 -11.0 5.56e-005    -  1.00e+000 1.00e+000h  1</div><div style="line-height:19.7999992370605px"><br></div><div style="line-height:19.7999992370605px">Number of Iterations....: 16</div><div style="line-height:19.7999992370605px"><br></div><div style="line-height:19.7999992370605px">                                   (scaled)                 (unscaled)</div><div style="line-height:19.7999992370605px">Objective...............:  4.6307390708014606e+002   1.2966069398244091e+005</div><div style="line-height:19.7999992370605px">Dual infeasibility......:  1.0450803869017929e-009   2.9262250833250202e-007</div><div style="line-height:19.7999992370605px">Constraint violation....:  7.9200465630258066e-011   7.9200465630258066e-011</div><div style="line-height:19.7999992370605px">Complementarity.........:  5.7463050022030235e-010   1.6089654006168466e-007</div><div style="line-height:19.7999992370605px">Overall NLP error.......:  1.0450803869017929e-009   2.9262250833250202e-007</div><div style="line-height:19.7999992370605px"><br></div><div style="line-height:19.7999992370605px"><br></div><div style="line-height:19.7999992370605px">Number of objective function evaluations             = 18</div><div style="line-height:19.7999992370605px">Number of objective gradient evaluations             = 17</div><div style="line-height:19.7999992370605px">Number of equality constraint evaluations            = 18</div><div style="line-height:19.7999992370605px">Number of inequality constraint evaluations          = 18</div><div style="line-height:19.7999992370605px">Number of equality constraint Jacobian evaluations   = 17</div><div style="line-height:19.7999992370605px">Number of inequality constraint Jacobian evaluations = 17</div><div style="line-height:19.7999992370605px">Number of Lagrangian Hessian evaluations             = 16</div><div style="line-height:19.7999992370605px">Total CPU secs in IPOPT (w/o function evaluations)   =     18.260</div><div style="line-height:19.7999992370605px">Total CPU secs in NLP function evaluations           =      1.791</div><div style="line-height:19.7999992370605px"><br></div><div style="line-height:19.7999992370605px">EXIT: Optimal Solution Found.</div></div>