동작하고 있다

동작하고 있다
개발자	크리스토프 뷔스켄스, 마티아스 게르트 외
초기 릴리즈	2010년 3월, 12년전(
안정된 릴리스	1.14 / 2020년 5월 22일, 2년전(
기입처	ANSI C, Fortran 77, Fortran 95 및 Fortran 2003
운영 체제	Unix 계열, Windows XP 이후
이용가능기간:	영어
유형	수치 소프트웨어
면허증.	학회 유저 전용으로 무료입니다.
웹 사이트	worhp.de

WORHP(/wːrprp/'warp')는 ESA에 의해 eNLP(유럽 NLP 솔버)라고도 불리며 지속적인 대규모 비선형 최적화 문제를 수치적으로 해결하기 위한 수학 소프트웨어 라이브러리입니다.WORHP의 약자는 주요 용도인 "We Optimize Really Harge Problems"(We Optimize Really Harge Problems)로 표기되기도 합니다.WORHP는 Fortran과 C의 하이브리드 구현으로 복잡성과 유연성이 다양한 다양한 인터페이스를 사용하여 C/C++ 및 Fortran 프로그램에서 사용할 수 있습니다.모델링 환경을 위한 인터페이스 외에도 MATLAB, CasADi 및 MPL이 존재합니다.^[1]

문제의 공식화

WORHP는 폼의 문제를 해결하도록 설계되어 있습니다.

\displaystyle \min _{x\in \mathbb {R}^{n}}f(x)}

의 영향을 받는.

L\leq {pmatrix}x\g(x)\end {pmatrix}\leq U

충분히 매끄러운 $f:\mathbb {R} ^{n}\to \mathbb {R}$ f : $f:\mathbb {R} ^{n}\to \mathbb {R}$ n $→$ $f:\mathbb {R} ^{n}\to \mathbb {R}$ {\ $displaystyle f:\mathbb$ {R} $f:\mathbb {R} ^{n}\to \mathbb {R}$ ^{ $n}$ ^{n $}$ ^{n} （ resistructions ） $g:\mathbb {R} ^{n}\to \mathbb {R} ^{m}$ : $g:\mathbb {R} ^{n}\to \mathbb {R} ^{m}$ $g:\mathbb {R} ^{n}\to \mathbb {R} ^{m}$ $g:\mathbb {R} ^{n}\to \mathbb {R} ^{m}$ m {:\ $displaystyle g:\mathbb$ {R} ^{n} ^{n} } ^{n} } ^{n} } } \ $to$ \ $m}$ $g:\mathbb {R} ^{n}\to \mathbb {R} ^{m}$ （ resistressionsignalleascontrainalleascructions ））） 큰 $치수 n$ 과 $n$ $m$ 의 문제도 $m$ 충분히 희박하다면 효율적으로 해결할 수 있다.객관성과 제약을 개별적으로 평가할 수 없거나 제약조건을 요소별로 평가할 수 있는 경우 WORHP는 계산 효율성을 높이기 위해 활용할 수 있다.

파생상품

WORHP에는 f ${\displaystyle$ f $}$ 및 $f$ $g$ {\ $displaystyle g}($ Jacobian)의 첫 번째 도함수 및 두 번째 도함수(헤시안 매트릭스)가 필요합니다.AML과 같은 모델링 환경에서는 이러한 도함수가 자동 미분 방식으로 제공되지만 다른 환경에서는 호출자가 제공해야 합니다.첫 번째 및 두 번째 도함수는 WORHP에 의해 유한한 차이를 사용하여 근사할 수 있습니다.대규모 희박한 문제에서 그렇지 않으면 엄청나게 많은 필요 함수 평가를 줄이기 위해 그래프 착색 이론을 사용하여 첫 번째와 두 번째 부분 도함수를 그룹화한다.2차 도함수는 블록 대각선 또는 스파스 BFGS 행렬을 포함한 고전적인 BFGS 방법의 변화를 사용하여 근사할 수도 있다.

구조.

WORHP의 NLP 수준은 SQP를 기반으로 하며, 2차 하위 문제는 내부 포인트 방법을 사용하여 해결한다.이 접근방식은 기존의 액티브세트 방식이 대규모 문제에 적합하지 않을 수 있기 때문에 SQP 메서드의 견고성과 IP 메서드의 신뢰성 있는 런타임 복잡성으로부터 이익을 얻기 위해 선택되었습니다.

발전

Development of WORHP started in 2006 with funding from DLR and was continued under the eNLP label after 2008 with support by ESA / ESTEC together with the Interior-Point solver ipfilter[2] (whose inclusion in eNLP was discontinued after 2010) to develop a European NLP solver for use in trajectory optimisation, mission analysis and aerospace applica회부 등일반적으로 ^[3]ns입니다.

WORHP의 개발은 브레멘 대학과 뮌헨 ^[4]연방방위대학에 있는 Steinbeis-Forschungszentrum Optimierung, Steuerung und Regelung 및 Optimization and Optimal Control Group의 과학자들이 주도하고 있습니다.개발자들은 WORHP가 학술적 기반에도 불구하고 학술적 연구 ^[5]플랫폼이 아닌 산업적 수준의 도구로 의도되어 있다고 강조합니다.

적용들

WORHP는 LOTNAV^[6], ASTOS 등의 궤도 분석 툴에 통합되어 ESOC, ESTEC에서 사용되고 있습니다.CasADi(1.5.0beta ^[7]버전 이후)에서는 옵티마이저로, 브레멘 대학에서 개발한 SVAGO MDO^[8] 도구에서는 로컬 옵티마이저로, ESA PRESTIGE 프로그램을 ^[9]통한 다원적 설계 최적화에서는 Politecnico di Milano로 사용할 수 있다.

레퍼런스

^ "WORHP interfaces".
^ Luis Vicente; Renata Silva; Michael Ulbrich; Stefan Ulbrich. "ipfilter — An NLP Solver based on a primal-dual interior-point filter algorithm".
^ Sven Erb (2011-03-02). "eNLP: application-centric NLP-based optimization in the aerospace market". ITN Sadco First Industrial Workshop.
^ "Development Team". Retrieved 2018-01-09.
^ Christof Büskens; Dennis Wassel (2012). Modeling and Optimization in Space Engineering. Springer Optimization and its Applications. Vol. 73. pp. 85–110. doi:10.1007/978-1-4614-4469-5_4. ISBN 978-1-4614-4468-8.
^ J. L. Cano; M. Bello; J. Rodriguez-Canabal (2004). "Navigation and Guidance for Low-Thrust Trajectories, LOTNAV". 18Th International Symposium on Space Flight Dynamics. 548: 609. Bibcode:2004ESASP.548..609C.
^ "CasADi wiki". Retrieved 2013-05-27.
^ Francesco Castellini (2009). "PRESTIGE MDO research, Research Achievements". Retrieved 2011-03-23.
^ ESA education (2009). "Universities selected for PRESTIGE programme". Retrieved 2011-03-23.

외부 링크

[Interfaces-1] "WORHP interfaces".

[ipfilter-2] Luis Vicente; Renata Silva; Michael Ulbrich; Stefan Ulbrich. "ipfilter — An NLP Solver based on a primal-dual interior-point filter algorithm".

[eNLP_talk-3] Sven Erb (2011-03-02). "eNLP: application-centric NLP-based optimization in the aerospace market". ITN Sadco First Industrial Workshop.

[Development_Team-4] "Development Team". Retrieved 2018-01-09.

[The_ESA_NLP_Solver_WORHP-5] Christof Büskens; Dennis Wassel (2012). Modeling and Optimization in Space Engineering. Springer Optimization and its Applications. Vol. 73. pp. 85–110. doi:10.1007/978-1-4614-4469-5_4. ISBN 978-1-4614-4468-8.

[LOTNAV-6] J. L. Cano; M. Bello; J. Rodriguez-Canabal (2004). "Navigation and Guidance for Low-Thrust Trajectories, LOTNAV". 18Th International Symposium on Space Flight Dynamics. 548: 609. Bibcode:2004ESASP.548..609C.

[CasADi-7] "CasADi wiki". Retrieved 2013-05-27.

[SVAGO-8] Francesco Castellini (2009). "PRESTIGE MDO research, Research Achievements". Retrieved 2011-03-23.

[PRESTIGE-9] ESA education (2009). "Universities selected for PRESTIGE programme". Retrieved 2011-03-23.

[1]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

[8]

[9]

v t 수학적 최적화 소프트웨어
data 형식	매스매티카 MPS nl 솔
모델링 도구	AIMMS 앰프 AP 모니터 ECLiPSe-CLP 겟코 GAMS GNU MathProg JUMP 린도 OPL 매스매티카 OptimJ 식물체의 섬유를 추출한 것 표모 탐랩 엑스프레스 모젤 ZIMPL
LP, MILP^∗ 솔버	APOPT^∗ 안티고네^∗ 아르텔리스 니트로^∗ BCP^∗ CLP CBC^∗ 컴플렉스^∗ 포트 MP^∗ GCG^∗ 동작하지 않다^∗ GLPK/GLPSOL^∗ 린도^∗ Lp_solve 동작하지 않다 매스매티카 미노스 민토^∗ 모섹^∗ NAG SCIP^∗ SoPlex 옥터랙트 엔진^∗ 심포니^∗ Xpress 옵티마이저^∗
QP, MIQP^∗ 솔바	APOPT^∗ 안티고네^∗ 아르텔리스 니트로^∗ CBC^∗ CLP 컴플렉스^∗ 포트 MP^∗ IPOPT 린도^∗ 매스매티카 미노스 모섹^∗ NAG 옥터랙트 엔진^∗ SCIP^∗ Xpress 옵티마이저^∗
QCP, MIQCP^∗ 솔버	APOPT^∗ 안티고네^∗ 아르텔리스 니트로^∗ 컴플렉스^∗ IPOPT 린도^∗ 매스매티카 미노스 모섹^∗ NAG SCIP^∗ 옥터랙트 엔진^∗ Xpress 옵티마이저^∗ Xpress 비선형^∗
SOCP, MISOCP^∗ 솔버	아르텔리스 니트로^∗ 컴플렉스^∗ 린도^∗ 동작하지 않다 매스매티카 모섹^∗ NAG SCIP^∗ Xpress 옵티마이저^∗
SDP, MISDP^∗ 솔바	매스매티카 모섹 NAG
NLP, MINLP^∗ 솔버	AOA^∗ APOPT^∗ 안티고네^∗ 아르텔리스 니트로^∗ 남작^∗ 쿠엔^∗ 갈라하드 라이브러리 IPOPT 린도^∗ 동작하지 않다 미다코^∗ 미노스 NAG NLPQLP NPSOL SCIP^∗ 스눕트^∗ 옥터랙트 엔진^∗ 동작하고 있다 Xpress 비선형^∗
GO솔러	안티고네^∗ 남작 쿠엔^∗ 매스매티카 린도 SCIP 옥터랙트 엔진
CP솔러	아르텔리스 칼리스 혜성 CPLEX CP 옵티마이저 게코드 매스매티카 JaCoP 엑스프레스 칼리스
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