约束处理、整数和并行优化
Constraint handling, integer & parallel optimization
我最近被分配到一个项目，该项目将在 python 开发优化工具。
各种在线搜索指出有多个 libraries/platforms 有利有弊。据我了解现有的 openmdao 框架，我们无法拥有可以进行约束处理、混合整数、并行优化的优化器。这里的并行意味着每次迭代都应该像在 GADriver 中一样并行化。考虑到 openmdao 未来可能的改进，我想向开发人员征求一些建议：
考虑为现有优化器编写包装器来处理上述请求是否是个好主意，或者应该选择完全退出 openmdao，因为 openmdao 可能不是这个特定领域中最强大的平台有问题吗？
如果编写包装器是个好主意，我认为应该在 openmdao 2.2.X github 中查找驱动程序例程。您对 python 内的优化器类型（付费或免费）有什么建议可以很容易地与 openmdao 兼容。
有一篇标题为 "Next generation aircraft design considering airline operations and economics" 的 AIAA 论文描述了当前 state-of-the-art 对混合整数规划问题的研究。这里的方法使用了一种混合方法，该方法利用 OpenMDAO 的高效基于梯度的功能来处理大量的连续设计变量。
一般来说，混合整数规划是没有限制的。你只需要自己编写 driver 来处理它。这些算法很复杂，但 SimpleGADriver 是开始了解如何并行 运行 模型的好地方。
我最近被分配到一个项目，该项目将在 python 开发优化工具。
各种在线搜索指出有多个 libraries/platforms 有利有弊。据我了解现有的 openmdao 框架，我们无法拥有可以进行约束处理、混合整数、并行优化的优化器。这里的并行意味着每次迭代都应该像在 GADriver 中一样并行化。考虑到 openmdao 未来可能的改进，我想向开发人员征求一些建议：
考虑为现有优化器编写包装器来处理上述请求是否是个好主意，或者应该选择完全退出 openmdao，因为 openmdao 可能不是这个特定领域中最强大的平台有问题吗？
如果编写包装器是个好主意，我认为应该在 openmdao 2.2.X github 中查找驱动程序例程。您对 python 内的优化器类型（付费或免费）有什么建议可以很容易地与 openmdao 兼容。
有一篇标题为 "Next generation aircraft design considering airline operations and economics" 的 AIAA 论文描述了当前 state-of-the-art 对混合整数规划问题的研究。这里的方法使用了一种混合方法，该方法利用 OpenMDAO 的高效基于梯度的功能来处理大量的连续设计变量。
一般来说，混合整数规划是没有限制的。你只需要自己编写 driver 来处理它。这些算法很复杂，但 SimpleGADriver 是开始了解如何并行 运行 模型的好地方。