search for: nlopt_ln_cobyla

...n( ) } # objective function eval_f0 <- function(x) { romberg(f, 0.5, 0.5001)} ARL1 <- nloptr( x0=c(0.653), eval_f=eval_f0, lb = c(0), ub = c(6), eval_g_ineq = eval_g0, opts = list("algorithm"="NLOPT_LN_COBYLA", "maxeval"=1000), ) print( ) Thanks [[alternative HTML version deleted]]

...21%*%y1)-500)-1) } eval_f0 <- function(x) romberg(function(s) f(x, s), 0, 6) of <- nloptr( x0=c(0.653,0.09), eval_f=eval_f0, lb = c(0,0), ub = c(6,1), eval_g_ineq = eval_g0, opts = list("algorithm"="NLOPT_LN_COBYLA", "maxeval"=1000), ) print(of) Regards, Aya [[alternative HTML version deleted]]

...rg(function(y) ((1+y*y)*f(x,y)/6),0,6, tol = .Machine$double.eps^(2/3))$value obj <- nloptr( x0=c(0.653,0.09), eval_f=eval_f0, lb = c(0,0), ub = c(6,1), eval_g_ineq = eval_g0, opts = list("algorithm"="NLOPT_LN_COBYLA", "maxeval"=600)) obj(ARL1) Thanks, Emara [[alternative HTML version deleted]]

...; x_i < b_i y \sum f(x_i) < Presupuesto Vamos, es repartir un presupuesto forzando a que inviertas como poco a_i y como mucho b_i para cada i Esto lo hecho correctamente usando el paquete: http://cran.r-project.org/web/packages/nloptr/index.html Uso un algoritmo que no necesita gradiente: NLOPT_LN_COBYLA (Aunque el gradiente se podría calcular, es fácil) Ahora bien, Quiero hacer una variación de este problema incluyendo que x_i pueda ser cero (no se invierte en i) o si es mayor que cero ya tenga que ser como mínimo a_i y como máximo b_i Esto lo he puesto de la siguiente manera: \sum w_i * f(x_...