<div dir="ltr"><div><div><div>All,<br><br></div>I am using the IPOPT 3.11.8 Matlab mex file from 08-Jun-2014.  Without getting into too much detail, I am solving an optimal control problem via direct collocation to an NLP.  The size of the NLP varies due to the fact that I am performing mesh refinement to obtain a solution that meets a specified mesh refinement accuracy tolerance.  <br><br>I am currently performing a study where I am doing computation time comparisons for different mesh refinement accuracy tolerances and am finding some strange results. In particular, I am not finding a good correlation between the CPU time required to solve the problem and the mesh size or the number of mesh refinement iterations (that is, the number of times the NLP must be solved).  As a result, it is very difficult for me to compare different mesh refinement algorithms because a larger size NLP does not necessarily lead to a larger CPU time.  In fact, in many instances the CPU time could be much less even though the number of meshes or the size of the NLP required to meet the accuracy tolerance is much greater.   From everything I know I am solving a problem where the NLP variables and constraints are O(1) (because I have scaled the problem appropriately to make sure that is the case).  <br><br></div>I realize that my questions are somewhat vague, but the behavior I am getting just does not make sense to me.  I am grateful if somebody could help me figure out how I might arrive at more consistent results by setting any particular parameters in IPOPT itself.  <br><br></div>Anil Rao<br><br><div><div><div><div><br>-- <br><div class="gmail_signature"><div dir="ltr">Anil V. Rao, PhD<br>
Associate Professor<br>
Department of Mechanical and Aerospace Engineering<br>
University of Florida<br>
Gainesville, FL 32611-6250<br>Tel:  (352) 672-1529<br>E-mail:  <a href="mailto:anilvrao@gmail.com" target="_blank">anilvrao@gmail.com</a><br></div></div>
</div></div></div></div></div>