“TypeError”，同时使用NSGA2解决多目标问题。从pyopt到OpenMDAO 1.x中的稀疏
“TypeError”，同时使用NSGA2解决多目标问题。从pyopt到OpenMDAO 1.x中的稀疏
提问于 2016-02-02 08:45:42
我试图用openMDAO的pyopt稀疏驱动程序和NSGA2算法来解决一个多目标优化问题.以下是守则：
from __future__ import print_function
from openmdao.api import IndepVarComp, Component, Problem, Group, pyOptSparseDriver
class Circ2(Component):
def __init__(self):
super(Circ2, self).__init__()
self.add_param('x', val=10.0)
self.add_param('y', val=10.0)
self.add_output('f1', val=40.0)
self.add_output('f2', val=40.0)
def solve_nonlinear(self, params, unknowns, resids):
x = params['x']
y = params['y']
unknowns['f1'] = (x - 0.0)**2 + (y - 0.0)**2
unknowns['f2'] = (x - 1.0)**2 + (y - 1.0)**2
def linearize(self, params, unknowns, resids):
J = {}
x = params['x']
y = params['y']
J['f1', 'x'] = 2*x
J['f1', 'y'] = 2*y
J['f2', 'x'] = 2*x-2
J['f2', 'y'] = 2*y-2
return J
if __name__ == "__main__":
# Defining Problem & Root
top = Problem()
root = top.root = Group()
# Adding in-present variable values and model
startVal = 50.0
root.add('p1', IndepVarComp('x', startVal))
root.add('p2', IndepVarComp('y', startVal))
root.add('p', Circ2())
# Making Connections
root.connect('p1.x', 'p.x')
root.connect('p2.y', 'p.y')
# Configuring Driver
top.driver = pyOptSparseDriver()
top.driver.options['optimizer'] = 'NSGA2'
# Setting bounds for the optimizer
top.driver.add_desvar('p1.x', lower=-600, upper=600)
top.driver.add_desvar('p2.y', lower=-600, upper=600)
# Setting Objective Function(s)
top.driver.add_objective('p.f1')
top.driver.add_objective('p.f2')
# # Setting up constraints
# top.driver.add_constraint('con.c', lower=1.0)
top.setup()
top.run()我得到了以下错误-
Traceback (most recent call last):
File "/home/prasad/DivyaManglam/Python Scripts/Pareto Testing/Basic_Sphere.py", line 89, in <module>
top.run()
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/openmdao/core/problem.py", line 1038, in run
self.driver.run(self)
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/openmdao/drivers/pyoptsparse_driver.py", line 280, in run
sol = opt(opt_prob, sens=self._gradfunc, storeHistory=self.hist_file)
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/pyoptsparse/pyNSGA2/pyNSGA2.py", line 193, in __call__
self.optProb.comm.bcast(-1, root=0)
File "MPI/Comm.pyx", line 1276, in mpi4py.MPI.Comm.bcast (src/mpi4py.MPI.c:108819)
File "MPI/msgpickle.pxi", line 620, in mpi4py.MPI.PyMPI_bcast (src/mpi4py.MPI.c:47164)
File "MPI/msgpickle.pxi", line 143, in mpi4py.MPI.Pickle.load (src/mpi4py.MPI.c:41248)
TypeError: only length-1 arrays can be converted to Python scalars请告诉您是否可以对上述错误做任何事情，以及如何修复它。
同时，多目标问题解的输出将以何种形式返回.我打算为此建立一个帕累托最优的前线。谢谢你们所有人。
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2016-02-03 13:58:12
事实证明，这不是一个OpenMDAO错误，而是NSGA2稀疏包装器中的一个bug。修复并不糟糕，我已经向pyoptsparse提交了一个拉请求。在此期间，可以很容易地修补本地的pyopts解译副本。
你问过结果将如何报告。当前的NSGA2包装器不会对结果做任何事情。它只允许NSGA2将它们全部写入一系列文本文件，如如下所示的nsga2_best_pop.out：
# This file contains the data of final feasible population (if found)
# of objectives = 1, # of constraints = 0, # of real_var = 2, # of bits of bin_var = 0, constr_violation, rank, crowding_distance
-1.000000e+00 3.190310e+01 -2.413640e+02 0.000000e+00 1 1.000000e+14
-1.000000e+00 -5.309160e+02 2.449727e+02 0.000000e+00 1 0.000000e+00
-1.000000e+00 -3.995119e+02 -1.829071e+02 0.000000e+00 1 0.000000e+00另外，在您的示例中，您为示例中的组件实现了一个线性化方法。当您需要计算梯度时，会使用该方法，但是NSGA2是一个没有梯度的优化器，根本不使用它。因此，除非您也计划测试一些基于梯度的方法，否则可以将该方法排除在组件之外。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/35148660
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