有约束条件的单目标优化#
本教程介绍如何用 OpenBox 解决有约束条件的优化问题。
问题设置#
首先,定义 搜索空间 和要最小化的 目标函数。 这里我们使用有约束的 Mishra 函数。
import numpy as np
from openbox import space as sp
def mishra(config: sp.Configuration):
X = np.array([config['x%d' % i] for i in range(2)])
x, y = X[0], X[1]
t1 = np.sin(y) * np.exp((1 - np.cos(x))**2)
t2 = np.cos(x) * np.exp((1 - np.sin(y))**2)
t3 = (x - y)**2
result = dict()
result['objectives'] = [t1 + t2 + t3, ]
result['constraints'] = [np.sum((X + 5)**2) - 25, ]
return result
params = {
'float': {
'x0': (-10, 0, -5),
'x1': (-6.5, 0, -3.25)
}
}
space = sp.Space()
space.add_variables([
sp.Real(name, *para) for name, para in params['float'].items()
])
在评估后,目标函数需要返回一个 dict
(推荐)
其中的结果包含:
'objectives'
:一个 要被最小化目标值 的 列表/元组。 在这个例子中,我们只有一个目标,所以这个元组只包含一个值。'constraints'
:一个含有 约束值 的 列表/元组。 非正的约束值 (“<=0”) 表示可行。
优化#
在定义了搜索空间和目标函数后,我们按如下方式运行优化过程:
from openbox import Optimizer
opt = Optimizer(
mishra,
space,
num_constraints=1,
num_objectives=1,
surrogate_type='gp', # try using 'auto'!
acq_optimizer_type='random_scipy', # try using 'auto'!
max_runs=50,
task_id='soc',
# Have a try on the new HTML visualization feature!
# visualization='advanced', # or 'basic'. For 'advanced', run 'pip install "openbox[extra]"' first
# auto_open_html=True, # open the visualization page in your browser automatically
)
history = opt.run()
这里我们创建一个 Optimizer
实例,并传入目标函数和搜索空间。
其它的参数是:
num_objectives=1
和num_constraints=1
表示我们的函数返回一个有约束条件的单目标值。max_runs=50
表示优化过程进行50轮(优化目标函数50次)。task_id
用来识别优化过程。visualization
:'none'
,'basic'
或'advanced'
。 详见 可视化网页。auto_open_html
: 是否自动在浏览器中打开可视化网页。 详见 可视化网页。
然后,调用 opt.run()
启动优化过程。
可视化#
在优化完成后,opt.run()
会返回优化的历史过程。或者你可以调用 opt.get_history()
来获得优化历史。
接下来,调用 print(history)
来查看结果:
history = opt.get_history()
print(history)
+-------------------------+---------------------+
| Parameters | Optimal Value |
+-------------------------+---------------------+
| x0 | -3.172421 |
| x1 | -1.506397 |
+-------------------------+---------------------+
| Optimal Objective Value | -105.72769850551406 |
+-------------------------+---------------------+
| Num Configs | 50 |
+-------------------------+---------------------+
调用 history.plot_convergence()
来可视化优化过程:
import matplotlib.pyplot as plt
history.plot_convergence(true_minimum=-106.7645367)
plt.show()
(新功能!)
调用 history.visualize_html()
来显示可视化网页。
对于 show_importance
和 verify_surrogate
,需要先运行 pip install "openbox[extra]"
。
详细说明请参考 可视化网页。
history.visualize_html(open_html=True, show_importance=True,
verify_surrogate=True, optimizer=opt)