如何在优化框架内使用外部代码组件

Question

您好，我正在尝试使用抛物面外部代码组件来获得与抛物面优化问题 (openmdao v 2.2.0) 相同的结果。

所以在我看来，自变量 x,y 应该更新，从而改变外部组件的输入文件以最小化输出 f。
并不是说我得到了这个工作，但我基本上将外部组件的输出添加为 objective 并将自变量添加为设计变量等（参见下面的代码）。但更重要的是，我无法从概念上理解优化器如何知道此类外部代码中的导数。我尝试 'COBYLA' 认为这可能是一种实现无梯度方法的方法，但 iprint 语句中似乎存在错误，因为我也无法运行示例抛物面优化。

我想我对代理人也有类似的问题。例如，我使用 Metamodelunstructured 组件来查找我的代理项，如果我要求已知值，该代理项表现良好。但我看不到如何将此组件的输出耦合为优化器的 objective。我认为我给模型 objective 做的是对的。但不确定...

答案可能是我完全脱离了优化逻辑，如果是的话请参考相关论文了解背后的算法。

提前致谢

from openmdao.api import Problem, Group, IndepVarComp
from openmdao.api import  ScipyOptimizeDriver
from openmdao.components.tests.test_external_code import ParaboloidExternalCode

top = Problem()
top.model = model = Group()

# create and connect inputs
model.add_subsystem('p1', IndepVarComp('x', 3.0))
model.add_subsystem('p2', IndepVarComp('y', -4.0))
model.add_subsystem('p', ParaboloidExternalCode())

model.connect('p1.x', 'p.x')
model.connect('p2.y', 'p.y')

top.driver = ScipyOptimizeDriver()
top.driver.options['optimizer'] = 'SLSQP'

top.model.add_design_var('p1.x', lower=-50, upper=50)
top.model.add_design_var('p2.y', lower=-50, upper=50)
top.model.add_objective('p.f_xy')
top.driver.options['tol'] = 1e-9
top.driver.options['disp'] = True
top.setup()
top.run_driver()
# minimum value
# location of the minimum
print(top['p1.x'])
print(top['p2.y'])

Answer 1

所以，我想你主要问的是如何为外部代码提供衍生。我认为这确实有两种选择。

外部组件的有限差异。

测试示例没有显示如何执行此操作，这很不幸，但您可以采用与为纯 python 组件声明导数 fd 相同的方式来执行此操作，即通过将此行添加到外部组件的设置方法：

self.declare_partials(of='*', wrt='*', method='fd')

提供另一种外部方法来计算导数，并将其包装在"compute_partials"方法中。

我们使用提供伴随解的 CFD 代码来做到这一点。您也可以在外部源代码上使用自动微分以这种方式生成可调用函数。但是，我认为方法 1 是您在这里要求的。

如何在优化框架内使用外部代码组件

How to use an external code component within the optimization framework

openmdao