<div dir="ltr">Hello,<div><br></div><div>I have a convex model with some inequality (<=)  nonlinear constraints. At the end of the optimization,  I wanted to get the Lagrange multipliers for each constraint. I found out there were 2 ways within "finalize_solution(...)" to get them:</div><div>1) read "lambda" directly;</div><div>2) get from ip_data->curr()->y_d(). And I had to do some data transfer to get it -  and what I did was "static_cast<const Ipopt::DenseVector*>(GetRawPtr(ip_data->curr()->y_c()))".</div><div><br></div><div>However, these 2 methods could not give me the completely same results. In my case, there were 6 constraints: 3 of them were the same, and 3 of them were not. </div><div><br></div><div>Did I do anything wrong? and what is the best way to get Lagrange multipliers?  BTW, I am using " limited-memory" as "hessian_approximation", so I could not get Lagrange multipliers from "eval_h".</div><div><br></div><div>Thanks! Chunhua</div><div><br></div><div><br></div><div><br></div><div><br></div></div>