test/test_std.py

   1 #!/usr/bin/env python
   2
   3 import nlopt
   4 import numpy as np
   5
   6 print ('nlopt version='+nlopt.__version__)
   7
   8 def f(x, grad):
   9     F=x[0]
  10     L=x[1]
  11     E=x[2]
  12     I=x[3]
  13     D=F*L**3/(3.*E*I)
  14     return D
  15
  16 n = 4
  17 opt = nlopt.opt(nlopt.LN_COBYLA, n)
  18 opt.set_min_objective(f)
  19 lb = np.array([40., 50., 30e3, 1.])
  20 ub = np.array([60., 60., 40e3, 10.])
  21 x = (lb+ub)/2.
  22 opt.set_lower_bounds(lb)
  23 opt.set_upper_bounds(ub)
  24 opt.set_xtol_rel(1e-3)
  25 opt.set_ftol_rel(1e-3)
  26 xopt = opt.optimize(x)
  27
  28 opt_val = opt.last_optimum_value()
  29 result = opt.last_optimize_result()
  30 print ('opt_result='+str(result))
  31 print ('optimizer='+str(xopt))
  32 print ('opt_val='+str(opt_val))