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00034 #include <acado/nlp_derivative_approximation/exact_hessian.hpp>
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00038 BEGIN_NAMESPACE_ACADO
00039
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00042
00043
00044
00045 ExactHessian::ExactHessian( ) : NLPderivativeApproximation( )
00046 {
00047 }
00048
00049
00050 ExactHessian::ExactHessian( UserInteraction* _userInteraction ) : NLPderivativeApproximation( _userInteraction )
00051 {
00052 }
00053
00054
00055 ExactHessian::ExactHessian( const ExactHessian& rhs ) : NLPderivativeApproximation( rhs )
00056 {
00057 }
00058
00059
00060 ExactHessian::~ExactHessian( )
00061 {
00062 }
00063
00064
00065 ExactHessian& ExactHessian::operator=( const ExactHessian& rhs )
00066 {
00067 if ( this != &rhs )
00068 {
00069 NLPderivativeApproximation::operator=( rhs );
00070 }
00071
00072 return *this;
00073 }
00074
00075
00076 NLPderivativeApproximation* ExactHessian::clone( ) const
00077 {
00078 return new ExactHessian( *this );
00079 }
00080
00081
00082 returnValue ExactHessian::initHessian( BlockMatrix& B,
00083 uint N,
00084 const OCPiterate& iter
00085 )
00086 {
00087 if( N > 1 )
00088 {
00089 for( uint run1=0; run1<N; ++run1 )
00090 {
00091 if ( iter.getNX() != 0 )
00092 B.setIdentity( run1,run1, iter.getNX() );
00093
00094 if ( iter.getNXA() != 0 )
00095 B.setIdentity( N+run1,N+run1, iter.getNXA() );
00096
00097 if ( ( iter.getNP() != 0 ) && ( run1 != N-1 ) )
00098 B.setIdentity( 2*N+run1,2*N+run1, iter.getNP() );
00099
00100 if ( ( iter.getNU() != 0 ) && ( run1 != N-1 ) )
00101 B.setIdentity( 3*N+run1,3*N+run1, iter.getNU() );
00102
00103 if ( ( iter.getNW() != 0 ) && ( run1 != N-1 ) )
00104 B.setIdentity( 4*N+run1,4*N+run1, iter.getNW() );
00105 }
00106 }
00107 else
00108 {
00109 if ( iter.getNP() != 0 )
00110 B.setIdentity( 2,2, iter.getNP() );
00111
00112 if ( iter.getNU() != 0 )
00113 B.setIdentity( 3,3, iter.getNU() );
00114
00115 if ( iter.getNW() != 0 )
00116 B.setIdentity( 4,4, iter.getNW() );
00117 }
00118
00119 return SUCCESSFUL_RETURN;
00120 }
00121
00122
00123 returnValue ExactHessian::initScaling( BlockMatrix& B,
00124 const BlockMatrix& x,
00125 const BlockMatrix& y
00126 )
00127 {
00128 DMatrix scale1, scale2;
00129
00130 (x^x).getSubBlock(0,0,scale1,1,1);
00131 (y^y).getSubBlock(0,0,scale2,1,1);
00132
00133 if ( ( scale1(0,0) <= 1000.0*EPS ) || ( scale2(0,0) <= 1000.0*EPS ) )
00134 {
00135 hessianScaling = 1.0;
00136 }
00137 else
00138 {
00139 hessianScaling = sqrt( scale2(0,0)/scale1(0,0) );
00140 }
00141
00142 return SUCCESSFUL_RETURN;
00143 }
00144
00145
00146 returnValue ExactHessian::apply( BlockMatrix &B,
00147 const BlockMatrix &x,
00148 const BlockMatrix &y
00149 )
00150 {
00151 return SUCCESSFUL_RETURN;
00152 }
00153
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00164 CLOSE_NAMESPACE_ACADO
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