CasADi非线性问题求解器：nlpsol

非线性求解函数

nlpsol 是 CasADi 里用来求解 非线性规划问题（NonLinear Programming, NLP） 的核心接口。功能很直接，给它一个目标函数和约束，它会调用优化求解器算出最优解。由于CasADi的源码是C++，所以官方并没有提供其Python签名，但其输入参数大致如下

nlpsol(strname,strsolver,dictnlp)

其中，name是当前问题名称，solver是求解器名称，nlp是待求解的具体问题的字典，其格式为

nlp={'x':x,# 优化变量'f':f,# 目标函数'g':g,# 约束，可选'p':p# 参数，可选}

下面做一个简单的示例

importcasadiasca x=ca.MX.sym('x',2)f=(x[0]-1)**2+(x[1]-2)**2# 目标函数g=x[0]+x[1]# 约束函数# 定义 NLPnlp={'x':x,'f':f,'g':g}# 创建求解器solver=ca.nlpsol('solver','ipopt',nlp)

ipopt，即Interior Point OPTimizer，是一个开源的非线性求解器。

约束求解

nlpsol的返回值是Function类型的优化函数，其输入参数包括初值、变量上下界、约束上下界，以及参数p，求解过程如下

sol=solver(x0=[0,0],# 初始值lbx=[-10,-10],# 变量下界ubx=[10,10],# 变量上界lbg=-ca.inf,# 约束下界ubg=2# 约束上界)print(sol['x'])# [0.5, 1.5]

求解器选择

nlpsol支持多种求解器，其中开箱即用的包括

nlpsol还支持调用一些外部求解器，这些求解器可能需要自行编译。