<div dir="ltr"><div>Hi all,</div><div><br></div><div>my problem has linear equality conditions and my problem is badly scaled. I thought that ill scaling of linear equality constraints is not necessary to be considered because it once solves the residual to zero and then does not occur in the step size scaling any more, BUT however this only holds after the residual of this equality has once reached zero.</div><div><br></div><div>Explanation:</div><div>Solve F(x)=0 with F = [A*x1-b ; G(x2)] for x = [x1;x2].<br></div><div>In this case the Newton Step is x = x - alpha * [invA, 0; 0, inv(DG)] * [A*x1-b ; G(x2)] , where alpha is the step size. So when A*x1-b is not zero yet the NLP is ill-scaled or the Hesse-approx bad, then the residual of these equalities will slow down convergence *until* one step with alpha=1 is performed because afterwards A*x1-b=0 will always hold for all subsequent steps.</div><div><br></div><div>Therefore, is there an option in ipopt such that I can once enforce<span><span> in the beginning a stepsize of alpha=1? If not, did someone have a similar issue and found a work-around? I am afraid one cannot simply use an alpha=1 in a hand-build feasibility Newton solver in advance of the first step because of the inequality constraints.</span></span></div><div><br></div><div>Kind regards,</div><div>Martin</div></div>