问题描述
我使用的是 pyOptSparseDriver
,而我的优化器是 SLSQP
。我有一个用
A
ivc = om.IndepVarComp()
ivc.add_output("A",2.00)
...
prob.model.add_design_var("A",lower=1.6,upper=5.00,ref=1.6)
A
表示环面的纵横比,所以它总是需要大于 1 才能有物理意义;在这里,我给了它一个略高的“合理”下限。
在一个组件中——实际上是模型中第一组的第一个组件——我看到 A
在其输入中被赋予了负值,甚至 nan
(这会导致错误并最终停止代码)。该组件是一个 ExplicitComponent
并且它所在的组没有附加特定的求解器; n2
显示它是 LN:RUNONCE
。
这是预期的行为吗?有没有办法防止这种情况发生?
我尝试过的事情
从 pyOptSparseDriver
更改为 ScipyOptimizerDriver
不会引发此问题,但出于其他原因,我可能更喜欢使用前者。
我在模型的其他地方还有其他名为 A
的变量(但封装在组中)所以我怀疑这可能是与命名相关的错误;我尝试将 A
重命名为 Asp
(这在我的模型中是独一无二的),但问题仍然存在。
为什么我没有 MWE
我尝试在这个初始组之后删除模型的一部分,但这样做时我不得不更改目标函数。然后,问题不再发生。
可能的提示?
稍后在模型中,我有一个带有 NewtonSolver
的组,我将其称为 secondsolver
。它使用带有 rho
和 c
的默认参数的 Armijo 线搜索。
newton.linesearch = om.ArmijoGoldsteinLS(retry_on_analysis_error=True,rho=0.5,c=0.1,method="Armijo",bound_enforcement="vector")
我在组件的计算函数中添加了一个 print
语句;当我运行它输出的代码
...
===========
thirdsolver
===========
NL: Newton 0 ; 6.54500652 1
| LS: BCHK 0 ; 0.000394994169 6.03504623e-05
NL: Newton 1 ; 4.4408921e-17 6.7851607e-18
NL: Newton Converged
A in compute is [-37490.25190183]
A in compute is [-18743.90453135]
A in compute is [-9370.73084611]
A in compute is [-4684.1440035]
A in compute is [-2340.85058219]
A in compute is [-1169.20387153]
A in compute is [-583.3805162]
A in compute is [-290.46883854]
A in compute is [-144.01299971]
A in compute is [-70.78508029]
A in compute is [-34.17112058]
<test.py>:104: RuntimeWarning: invalid value encountered in power
<problematic line here; it's from the
analytic derivative of this first component,where A is being raised to a small,constant,nonzero power>
A in compute is [nan]
这里的 thirdsolver
是模型后面的 NewtonSolver
。也许打印出现乱序?无论如何,A
的值每个都相差 2 倍(至少在较高的值处),所以这可能与 rho=0.5
有关。如果我更改该行搜索上的参数 rho
或 c
,则不再发生错误。
我可以稍微更改其中一个参数并继续,但如果对发生的事情有更好的解释,我希望将来能够避免这种情况。
解决方法
在旧版本的 SLSQP 中,设计变量边界执行存在错误。这已在 scipy SLSQP 代码库中修复,但从未在 pyoptsparse 代码库中修复。换句话说,两个代码库中的 SLSQP 代码是不一样的,并且有些分歧。这解释了为什么 ScipyOptimizerDriver 尊重你的界限而 pyOptSparseDriver 不是(当使用 SLSQP 时)。如果你在 pyOptSparse 中切换到 IPOPT,那么它会尊重你的界限。