OpenMDAO：取决于迭代次数的条件语句

问题描述

在使用 OpenMDAO 进行优化期间，有没有办法在优化期间访问迭代次数或先前迭代中设计变量的值？

我想根据相应的迭代次数创建一个条件语句。

我创建了一个连续函数，表示由指数函数链接的离散点。我想用迭代次数增加中间函数的指数，以便它惩罚中间值并且优化收敛到接近离散值之一。

提前致谢。

解决方法

您所描述的听起来像是一种延续/平滑的形式。我可以建议两种不同的方法：

1. 在优化器上设置合理的最大迭代限制，并在对 run_driver 的调用周围添加外部 for 循环。您甚至可以在到达每个停止点后调整迭代限制。从一个非常小的迭代限制开始，让它随着收敛的增加而增长。

   优点：

   • 实施起来相当简单
   • 使用现有的 OpenMDAO 驱动程序 API

   缺点：

   • 设置自己的停止条件的能力有限（只有真正的迭代限制）
   • 重新开始优化不会保留先前的 Hessian 近似，并且可能导致拟牛顿方法的收敛性不佳

2. 跳过 OpenMDAO 驱动程序接口，自行开发。 This approach 是在 2020 OpenMDAO Reverse Hackathon 中建议的，用于发现 OpenMDAO Driver 接口不满足其需求的用户。

   优点：

   • 更大的灵活性
   • 完全控制

   缺点：

   • 还有很多工作