ipopt:在ipopt中定义决策变量时，-Inf < var < Inf的效率如何？

在ipopt中定义决策变量时，-Inf < var < Inf的效率非常高。ipopt（Interior Point OPTimizer）是一个非线性优化求解器，专门用于求解包含不等式约束和目标函数的优化问题。

在ipopt中，将决策变量的取值范围设定为-Inf（负无穷）到Inf（正无穷），意味着决策变量可以取任意实数值，没有上下限的限制。这种设定使得ipopt可以处理更加灵活的优化问题。

相比于设定固定的上下限范围，-Inf < var < Inf的设定可以避免对决策变量范围进行硬性的限制，从而更好地探索解空间。这对于一些复杂的优化问题，特别是在存在多个局部极值的情况下，能够提高求解的效率和准确性。

尽管-Inf < var < Inf的设定在某些情况下可能导致搜索空间过大，需要更长的求解时间，但在大多数情况下，ipopt能够有效地处理这种设定，并找到全局最优解或者接近最优解的解。

总结：在ipopt中，-Inf < var < Inf的设定可以提高决策变量的灵活性，使得求解器能够更好地探索解空间，提高求解效率和准确性。