<div dir="ltr"><span style="font-size:12.8px">Hi Sebastian,</span><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">I am working on something quite similar to yours in C++ currently, I am still writing interface to my problem and quite a few things are not implemented yet (just started to work on ipopt a week ago), I can see that we are almost in the same stage right now just to get something running for some proof of concepts, no deep mathy stuff yet. </div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">From my previous experience with other optimization routines, I found that scaling your variables(inputs) to be a very important factor for either accuracy or speed of convergence. But I don't see it in your list, I am not very sure if this would help for your problem. And I am expecting to see if others would provide any information on the scaling method in ipopt, so that I could understand it better as well.</div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">Best,</div><div style="font-size:12.8px">Hang</div></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Mon, Dec 14, 2015 at 3:15 PM, Sebastian Edman <span dir="ltr"><<a href="mailto:edse@edman.de" target="_blank">edse@edman.de</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">Hi Ipopters,<br>
<br>
I've searched the net for a good solver to solve simple convex quadratic sub problems (about 2-200 variables each), with box constraints. For each main problem there will be about 10'000 to a 100'000 sub problems as described above. There is no need for a high precision solution, the most important thing right now is speed. I have successfully implemented Ipopt in C# (using csipopt) and it is working but it seems to be an overhead somewhere (if I extract one of the subproblems and run it separately the output file says that it used about 0.015 seconds for precessing the problem, but still I can only process 1-2 sub problems per second).<br>
<br>
I'm using the csipopt library (very similar to the C++ interface, using ipopt 3.11.0 dll) and I've provided an eval_f, eval_grad_f and eval_h. I have no eval_g and eval_jac_g since i use variable bounds for my box constraints.<br>
<br>
I'm using the following options (in code)<br>
"derivative_test", "first-order"<br>
"tol", 1e-3<br>
"print_level", 0<br>
"option_file_name", ""<br>
"print_options_documentation", "no"<br>
<br>
I've not specified a solver explicitly, I assume that MUMPS is used. When I tried to specify another solver, I only got garbage back (I cannot remember now if it was errors or simply not the correct solution).<br>
<br>
Have I chosen the right approach by using ipopt? Should I use another ipopt solver for my problems? Can I add more options to speed up the calculations? How do I turn off config file loading and output file writing completely or are the above enough? Are eval_g and eval_jac_g required for fast processing? Are there other overheads that I can turn off?<br>
<br>
Right now I'm trying to see the end of the tunnel but its quite dark, it would be nice to see if I'm traversing in the right direction ;)<br>
<br>
Thanks on beforhand<br>
Sebastian<br>
_______________________________________________<br>
Ipopt mailing list<br>
<a href="mailto:Ipopt@list.coin-or.org" target="_blank">Ipopt@list.coin-or.org</a><br>
<a href="http://list.coin-or.org/mailman/listinfo/ipopt" rel="noreferrer" target="_blank">http://list.coin-or.org/mailman/listinfo/ipopt</a><br>
</blockquote></div><br></div>