嵌套 openmdao "assemblies"/drivers - 从 0.13 类比工作，这可以在 1.X 中实现吗？

Question

我正在使用 NREL 的 DAKOTA_driver openmdao 插件对模型进行并行化 Monte Carlo 采样。在 0.X 中，我能够嵌套程序集，允许外部优化驱动程序指导 DAKOTA_driver 采样评估。我可以将此设置嵌套在外部优化器中吗？我希望外部优化器的工作流程先调用 DAKOTA_driver "assembly"，然后再调用 get_dakota_output 组件。

import pandas as pd
import subprocess
from subprocess import call
import os
import numpy as np
from dakota_driver.driver import pydakdriver
from openmdao.api import IndepVarComp, Component, Problem, Group

from mpi4py import MPI
import sys
from itertools import takewhile
sigm = .005
n_samps = 20
X_bar=[0.065 , sigm] #2.505463e+03*.05]  
dacout = 'dak.sout'


class get_dak_output(Component):
    mean_coe = 0

    def execute(self):
       comm = MPI.COMM_WORLD
       rank = comm.Get_rank()
       nam ='ape.net_aep'
       csize = 10000
       with open(dacout) as f:
           for i,l in enumerate(f):
               pass
       numlines = i
       dakchunks = pd.read_csv(dacout,  skiprows=0, chunksize = csize, sep='there_are_no_seperators')
       linespassed = 0
       vals = []
       for dchunk in dakchunks:
           for line in dchunk.values:
               linespassed += 1
               if linespassed < 49 or linespassed > numlines - 50: continue
               else:
                   split_line = ''.join(str(s) for s in line).split()
               if len(split_line)==2:
                     if (len(split_line) != 2 or
                        split_line[0] in ('nan', '-nan') or
                        split_line[1] != nam):
                            continue
                     else:vals.append(float(split_line[0]))
       self.coe_vals = sorted(vals)
       self.mean_coe = np.mean(self.coe_vals)


class ape(Component):
    def __init__(self):
       super(ape, self).__init__()
       self.add_param('x', val=0.0)
       self.add_output('net_aep', val=0.0)

    def solve_nonlinear(self, params, unknowns, resids):
       print 'hello'
       x = params['x']
       comm = MPI.COMM_WORLD
       rank = comm.Get_rank()
       outp = subprocess.check_output("python test/exampleCall.py %f"%(float(x)),
       shell=True)

       unknowns['net_aep'] = float(outp.split()[-1])


top = Problem()

root = top.root = Group()

root.add('ape', ape())
root.add('p1', IndepVarComp('x', 13.0))
root.connect('p1.x', 'ape.x')

drives = pydakdriver(name = 'top.driver')
drives.UQ('sampling', use_seed=False)
#drives.UQ()
top.driver = drives
#top.driver = ScipyOptimizer()
#top.driver.options['optimizer'] = 'SLSQP'

top.driver.add_special_distribution('p1.x','normal', mean=0.065, std_dev=0.01, lower_bounds=-50, upper_bounds=50)
top.driver.samples = n_samps
top.driver.stdout = dacout
#top.driver.add_desvar('p2.y', lower=-50, upper=50)
#top.driver.add_objective('ape.f_xy')
top.driver.add_objective('ape.net_aep')

top.setup()


top.run()
bak = get_dak_output()
bak.execute()

print('\n')
print('E(aep) is %f'%bak.mean_coe)

Answer 1

对于这种情况，有两种不同的选择。两者将并行工作，并且目前都可以支持。但是当你想使用解析导数时，只有其中一个可以工作：

1) 嵌套问题：您创建了一个包含 DOE driver 的问题 class。您将想要运行的案例列表传递给 driver，然后运行将它们并行处理。然后你把这个问题作为一个组件放入 parent 问题中。

parent 问题不知道它有一个 sub-problem。它只是认为它有一个使用多个处理器的组件。

这与您在 0.x 中的做法最相似。但是，我不建议走这条路，因为如果您想使用曾经想使用的解析导数，它就不会起作用。

如果你这样使用，dakota driver 几乎可以保持原样。但是你必须使用特殊的 sub-problem class。这还不是官方支持的功能，但它非常可行。

2) 使用 multi-point 方法，您将创建一个代表您的模型的组 class。然后，您将为每个要执行的 monte-carlo 运行创建该组的一个实例。您将所有这些实例放入整个问题中的平行组中。

这种方法避免了 sub-problem 混乱。它对于实际执行也更有效率。它将比第一种方法稍微大一些 setup-cost。但在我看来，为了获得分析导数的优势而付出一次性的设置成本是非常值得的。唯一的问题是它可能需要对 dakota_driver 的工作方式进行一些更改。您可能希望从 driver 获得一份评估列表，然后将它们分发给各个 children 小组。

嵌套 openmdao "assemblies"/drivers - 从 0.13 类比工作，这可以在 1.X 中实现吗？

nesting openmdao "assemblies"/drivers - working from a 0.13 analogy, is this possible to implement in 1.X?

optimization

openmdao

robustness