######################################################################## # # This is an example call of MIDACO 6.0 # ------------------------------------- # # MIDACO solves Multi-Objective Mixed-Integer Non-Linear Problems: # # # Minimize F_1(X),... F_O(X) where X(1,...N-NI) is CONTINUOUS # and X(N-NI+1,...N) is DISCRETE # # subject to G_j(X) = 0 (j=1,...ME) equality constraints # G_j(X) >= 0 (j=ME+1,...M) inequality constraints # # and bounds XL <= X <= XU # # # The problem statement of this example is given below. You can use # this example as template to run your own problem. To do so: Replace # the objective functions 'F' (and in case the constraints 'G') given # here with your own problem and follow the below instruction steps. # ######################################################################## ###################### OPTIMIZATION PROBLEM ######################## ######################################################################## problem_function <- function(f,g,x) { n = 500 p = 1.0 f[1] = 0.0 for(i in 1:problem.n) { f[1] = f[1] + x[i] * x[i] p = p * cos( x[i] / sqrt(i+1) ) } f[1] = f[1] / 4000.0 - p + 1.0 # Dummy g[1] = 0.0 output <- list(f,g) return(output) } ######################################################################## ######################### MAIN PROGRAM ############################# ######################################################################## key='************************************************************' ######################################################################## ### Step 1: Problem definition ##################################### ######################################################################## # STEP 1.A: Problem dimensions ############################## problem.o = 1 # Number of objectives problem.n = 500 # Number of variables (in total) problem.ni = 0 # Number of integer variables (0 <= ni <= n) problem.m = 0 # Number of constraints (in total) problem.me = 0 # Number of equality constraints (0 <= me <= m) # STEP 1.B: Lower and upper bounds 'xl' & 'xu' ############################################## problem.xl = double(length = problem.n) problem.xu = double(length = problem.n) for(i in 1:problem.n) { problem.xl[i] = -600.0 problem.xu[i] = 600.0 } # STEP 1.C: Starting point 'x' ############################## problem.x = problem.xl # Here for example: starting point = lower bounds ######################################################################## ### Step 2: Choose stopping criteria and printing options ########### ######################################################################## # STEP 2.A: Stopping criteria ############################# option.maxeval = 999999999 # Maximum evaluation budget (e.g. 1000000) option.maxtime = 60*60*24 # Maximum time limit in Seconds (e.g. 1 Day = 60*60*24) # STEP 2.B: Printing options ############################ option.printeval = 10000 # Print-Frequency for current best solution (e.g. 1000) option.save2file = 1 # Save SCREEN and SOLUTION to TXT-files [0=NO/1=YES] ######################################################################## ### Step 3: Choose MIDACO parameters (FOR ADVANCED USERS) ########### ######################################################################## option.param1 = 0.0 # ACCURACY option.param2 = 0.0 # SEED option.param3 = 0.00000001 # FSTOP option.param4 = 0.0 # ALGOSTOP option.param5 = 0.0 # EVALSTOP option.param6 = 0.0 # FOCUS option.param7 = 0.0 # ANTS option.param8 = 0.0 # KERNEL option.param9 = 0.0 # ORACLE option.param10 = 0.0 # PARETOMAX option.param11 = 0.0 # EPSILON option.param12 = 0.0 # BALANCE option.param13 = 0.0 # CHARACTER ######################################################################## ### Step 4: Choose Parallelization Factor ############################ ######################################################################## option.parallel = 0 # Serial: 0 or 1, Parallel: 2,3,4,5,6,7,8... ######################################################################## ############################ Run MIDACO ################################ ######################################################################## source('midaco.r') solution = midaco_run( problem, option, key ) # f = solution[[1]]; cat('solution f ', f ,'\n') # g = solution[[2]]; cat('solution g ', g ,'\n') # x = solution[[3]]; cat('solution x ', x ,'\n') ######################################################################## ############################ END OF FILE ############################### ########################################################################