约束不满意

Question

我正在使用openMDAO版本1.7.1，ScipyOptimizer，SLSQP，fd，step_size 1.0e-4。

我将设计变量缩放到[0，1]，并在设计变量范围内得到收敛结果。但是，一个约束条件仍然不能满足。例如，我将一个参数的约束设置为[0，1.5]，但最终结果为1.73。我尝试了两种不同的收敛误差极限，0.01和0.001，但是这个约束并没有得到满足。

关于为什么发生这种事情的任何想法？我的设置是否错误？可能的错误？如果没有，如何避免？

任何反馈意见。

Answer 1

优化器是否在其输出中报告（在选项中将'disp'设置为True）违反约束并且优化失败？如果是这样，那么优化器出于某种原因不能解决问题。这可能是模型中某个组件的计算错误，也可能是此优化器不适合的问题。将不得不看到问题了解更多。

使用像SLSQP这样的渐变优化器，有时候这个问题是导数计算中的一个错误。有一对夫妇，你可以用它来帮助找到错误的组件衍生工具：

prob.check_partial_derivatives() 

这将遍历模型中的所有组件和分析衍生品采用有限差分进行比较。

prob.check_total_derivatives() 

这计算所有目标和约束的总衍生物与设计变量并将其与全模型有限差分进行比较。

请注意，在评估分析中是否存在错误时，您必须牢记有限差分准确度的限制。

Answer 2

我走在同一条路上，遇到了我的问题。在检查衍生产品后（我确实修复了一些错误）后，我仍然遇到了收敛问题，最后改变了优化器（pyOptSparse（SLSQP）），甚至只是使用了不同的初始点。