IPOPT选项用于减少迭代后的约束冲突
我正在使用通过OpenMDAO实现的IPOPT，在理解和控制停止标准方面遇到了一些问题。
这是我具体经历的：最初，IPOPT能够找到一个看起来更好的解决方案，尽管约束有点违反（直觉告诉我，调整几个参数可能会使其进入可行区域）。从这次讨论中，我了解到“线性或非线性等式或不等式约束在解算器在最终迭代中完成收敛之前不一定会得到满足”，因此我想知道是否可以更改容差，使解算器能够更快地开始完全满足约束（我是否正确理解了这一点？）。目前，几乎所有评估都处于不可行状态。
我意识到这种方法会导致一个不太理想的解决方案，但是我的函数评估在计算上非常昂贵，所以我希望能够对更早退出进行某种控制，但结果可行。当我查看IPOPT终止留档时，我不清楚如何做到这一点。（dual_inf_tol？）
这里是一个尚未收敛的优化的一些输出，以防有用。我的每个参数大约在-30到30之间，我的约束都有一个上限1.0。
This is Ipopt version 3.11.7, running with linear solver ma27.
Number of nonzeros in equality constraint Jacobian...: 0
Number of nonzeros in inequality constraint Jacobian.: 144
Number of nonzeros in Lagrangian Hessian.............: 0
Total number of variables............................: 12
variables with only lower bounds: 0
variables with lower and upper bounds: 12
variables with only upper bounds: 0
Total number of equality constraints.................: 0
Total number of inequality constraints...............: 12
inequality constraints with only lower bounds: 0
inequality constraints with lower and upper bounds: 0
inequality constraints with only upper bounds: 12
iter objective inf_pr inf_du lg(mu) ||d|| lg(rg) alpha_du alpha_pr ls
0 2.2773950e-10 4.72e-02 4.31e-01 0.0 0.00e+00 - 0.00e+00 0.00e+00 0
1 -4.9176078e-05 4.70e-02 9.91e-02 -4.8 9.65e-02 - 9.86e-01 1.00e+00h 1
2 2.1621729e-03 4.03e-02 1.12e-02 -2.8 8.31e-02 - 9.93e-01 1.00e+00h 1
3 2.4150351e-03 3.95e-02 7.40e-01 -3.3 5.27e-02 - 1.00e+00 1.86e-01h 1
4 1.3194689e-02 5.61e-03 3.60e-01 -3.4 4.16e-01 - 1.00e+00 1.00e+00h 1
5 1.4923797e-02 5.70e-04 2.12e+00 -4.8 7.84e-02 - 1.00e+00 1.00e+00h 1
6 1.1292725e-02 1.03e-02 6.11e-01 -4.3 1.28e-01 - 9.91e-01 1.00e+00h 1
7 -3.0932752e-02 1.78e-01 2.37e-02 -2.7 4.93e+01 - 9.77e-01 3.04e-02f 1
8 -1.0919263e-01 1.41e-01 1.83e-02 -3.7 6.55e+01 - 1.97e-01 2.13e-01h 1
9 -1.0200310e-02 6.29e-02 2.12e-01 -1.0 8.84e+02 - 1.91e-01 3.11e-02f 1
iter objective inf_pr inf_du lg(mu) ||d|| lg(rg) alpha_du alpha_pr ls
10 1.4379416e-02 7.83e-02 6.69e-02 -1.8 2.72e+01 - 5.78e-01 4.76e-01h 1
11 -6.2485434e-02 3.98e-02 4.35e-02 -1.8 2.23e+01 - 6.03e-01 1.00e+00h 1
12 -1.2862241e-01 1.22e-01 3.52e-03 -2.4 8.08e+00 - 1.00e+00 9.90e-01h 1
13 -1.4931148e-01 1.03e-01 1.28e-01 -3.5 7.31e+00 - 8.14e-01 1.00e+00h 1
14 -1.5628632e-01 1.73e-01 6.53e-02 -2.3 1.62e+01 - 1.00e+00 9.20e-01f 1
15 -1.4969877e-01 2.81e-02 5.75e-02 -2.4 1.44e+01 - 1.00e+00 9.86e-01h 1
16 -1.5014809e-01 1.13e-01 3.08e-02 -2.6 5.97e+00 - 9.57e-01 1.00e+00h 1
17 -1.5492389e-01 1.97e-02 6.94e+00 -3.3 3.98e+00 - 9.91e-01 1.00e+00h 1
18 -1.6660309e-01 5.33e-02 1.37e-02 -3.0 4.11e+00 - 9.90e-01 1.00e+00h 1
19 -1.6258901e-01 2.00e-01 7.76e-02 -2.7 5.95e+01 - 1.00e+00 1.72e-01h 2
iter objective inf_pr inf_du lg(mu) ||d|| lg(rg) alpha_du alpha_pr ls
20 -1.8526459e-01 3.63e-01 3.54e-02 -2.7 2.48e+01 - 4.07e-01 1.00e+00h 1
21 -1.7711436e-01 7.11e-02 1.58e-02 -3.1 1.31e+01 - 9.35e-01 1.00e+00h 1
22 -1.7548211e-01 4.64e-02 1.90e-01 -3.1 6.76e+00 - 5.89e-01 1.00e+00h 1
23 -1.8872718e-01 5.14e-01 5.11e-02 -2.7 8.01e+00 - 1.00e+00 9.03e-01h 1
24 -2.2657415e-01 1.51e+00 4.27e-03 -2.8 4.58e+01 - 4.16e-01 7.23e-01h 1
25 -2.1865212e-01 9.90e-01 1.52e+01 -2.8 1.94e+01 - 1.00e+00 4.04e-01h 1
26 -2.1865639e-01 9.90e-01 1.52e+01 -2.2 2.05e+01 - 9.93e-01 3.40e-04h 6
27 -2.1869343e-01 9.92e-01 1.51e+01 -3.3 2.94e+00 - 1.05e-02 1.05e-02s 16
28 -2.1869424e-01 9.91e-01 2.56e+05 -3.1 5.56e+00 - 1.00e+00 1.06e-04h 1
29r-2.1869424e-01 9.91e-01 6.51e+02 0.0 0.00e+00 - 0.00e+00 2.66e-07R 3
iter objective inf_pr inf_du lg(mu) ||d|| lg(rg) alpha_du alpha_pr ls
30r-2.1042636e-01 9.23e-01 1.85e+03 1.6 3.78e+02 - 1.00e+00 7.81e-04f 1
31 -2.1041707e-01 9.23e-01 8.99e+02 -4.8 1.50e+01 - 3.50e-01 3.85e-04h 1
32r-2.1041707e-01 9.23e-01 6.36e+02 1.2 0.00e+00 - 0.00e+00 4.82e-07R 4
33r-8.8862276e-03 4.97e-01 6.37e+02 3.1 1.26e+03 - 1.07e-02 6.68e-03f 1
34r-1.5970781e-02 5.08e-01 5.67e+02 1.4 1.32e+01 - 1.00e+00 4.22e-02f 1
35 8.0787130e-04 9.17e-03 8.87e+01 1.1 1.88e+02 - 4.69e-02 1.25e-01f 1
36 -2.3518550e-02 0.00e+00 1.37e+04 0.4 2.17e+00 - 3.97e-03 1.00e+00f 1
37 -1.8805455e-02 0.00e+00 1.11e+00 0.4 9.51e-01 - 1.00e+00 1.00e+00h 1
38 -1.7449909e-02 0.00e+00 3.81e-01 -0.3 1.72e+00 - 9.86e-01 1.00e+00f 1
39 -2.3978737e-02 0.00e+00 2.15e-02 -1.0 3.61e+00 - 1.00e+00 1.00e+00h 1
iter objective inf_pr inf_du lg(mu) ||d|| lg(rg) alpha_du alpha_pr ls
40 -2.4302684e-02 0.00e+00 1.38e-02 -3.1 3.49e-02 - 9.96e-01 1.00e+00h 1
41 -2.5007489e-02 0.00e+00 2.59e-02 -4.3 2.59e-02 - 9.97e-01 1.00e+00h 1
42 -2.5718840e-02 0.00e+00 2.61e-02 -5.9 2.61e-02 - 1.00e+00 1.00e+00h 1
43 -2.6430293e-02 0.00e+00 2.61e-02 -7.3 2.61e-02 - 1.00e+00 1.00e+00h 1
44 -7.4175847e-02 1.51e-02 2.61e-02 -5.3 2.96e+05 - 7.07e-06 5.89e-06f 1
45 -1.3141330e-01 1.27e-01 2.61e-02 -7.4 3.72e+05 - 2.02e-05 1.13e-05f 1
46 -1.5205276e-01 1.58e-01 2.61e-02 -7.4 2.22e+04 - 9.04e-04 1.16e-04f 1
47 -1.7484215e-01 2.50e-01 2.60e-02 -7.4 2.76e+04 - 8.48e-04 2.40e-04f 1
48 -1.8401410e-01 2.76e-01 2.60e-02 -7.4 3.18e+04 - 1.07e-03 6.43e-05f 1
49 -1.9843226e-01 3.54e-01 2.60e-02 -5.1 2.08e+04 - 1.65e-03 2.72e-04f 1
iter objective inf_pr inf_du lg(mu) ||d|| lg(rg) alpha_du alpha_pr ls
50 -2.1122735e-01 9.43e-01 2.60e-02 -5.2 2.08e+04 - 3.03e-03 4.51e-04f 1
51 -2.1122463e-01 9.43e-01 2.59e-02 -5.1 6.90e-01 - 6.08e-04 1.49e-04h 1
52 -1.7577586e-01 5.51e-01 1.67e-01 -5.8 1.34e+00 - 1.00e+00 1.00e+00h 1
53 -1.7055963e-01 5.20e-01 7.44e+00 -4.0 3.27e+00 - 2.92e-01 6.02e-02h 1
54 -7.0194072e-02 2.42e-01 5.35e+03 -4.0 3.62e+00 - 8.83e-02 1.00e+00h 1
55 -7.0281067e-02 2.43e-01 6.22e+00 -4.0 4.94e-02 - 4.30e-01 1.00e+00h 1
56 -7.0328967e-02 2.45e-01 2.62e-02 -4.0 2.02e-03 - 1.00e+00 1.00e+00h 1
57 -7.0328879e-02 2.45e-01 6.00e+00 -4.0 2.39e-01 - 1.00e+00 8.29e-05h 2
58 -6.6871118e-02 2.29e-01 4.76e+00 -4.0 4.28e+00 - 5.76e-02 6.70e-02h 1
59 -6.5418550e-02 2.23e-01 6.38e+00 -4.0 5.06e+00 - 1.00e+00 2.97e-02h 1
iter objective inf_pr inf_du lg(mu) ||d|| lg(rg) alpha_du alpha_pr ls
60 -6.1144197e-02 1.94e-01 5.06e+00 -4.0 5.21e+00 - 1.00e+00 1.09e-01h 1
61 -1.4374533e-01 6.24e-02 5.31e-01 -4.0 6.05e+00 - 1.32e-01 1.00e+00h 1
62 -1.9075327e-01 1.76e-01 1.15e-01 -4.0 1.56e+01 - 7.66e-01 1.80e-01h 1
63 -1.6009455e-01 1.04e-01 2.07e-02 -3.8 3.17e+00 - 1.00e+00 1.00e+00h 1
64 -1.6095612e-01 1.54e-01 4.94e-03 -2.8 6.40e+00 - 1.00e+00 1.00e+00f 1
65 -1.6644868e-01 1.13e-01 2.36e-02 -2.8 5.98e+00 - 1.00e+00 6.06e-01h 1
66 -1.7023044e-01 1.14e-01 1.87e-02 -2.8 7.48e+00 - 1.00e+00 1.00e+00h 1
67 -1.8720782e-01 1.65e-01 1.03e-03 -2.8 4.63e+00 - 1.00e+00 1.00e+00h 1
我对IPOPT相当陌生，所以如果很明显我误解了什么，或者如果优化明显表现不佳，请随时纠正我（我有我的怀疑...）。
共有1个答案
在MATLAB中使用IPOPT时，我也遇到了同样的问题。我已将此选项“gamma_theta”设置为1e-2。这降低了违反约束的松弛因子。这对我有用。希望我有所帮助！
有关该选项的更多信息，请参见下文。"http://casadi.sourceforge.net/v2.1.1/api/internal/d7/d2f/classcasadi_1_1IpoptInterface.html"
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来自constraints模块的函数在优化过程中为网络的参数施加约束 惩罚项基于层进行惩罚，目前惩罚项的接口与层有关，但Dense, Conv1D, Conv2D, Conv3D具有共同的接口。 这些层通过一下关键字施加约束项 kernel_constraint：对主权重矩阵进行约束 bias_constraint：对偏置向量进行约束 from keras.constraints import m
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来自constraints模块的函数在优化过程中为网络的参数施加约束 惩罚项基于层进行惩罚，目前惩罚项的接口与层有关，但Dense, TimeDistributedDense, MaxoutDense, Covolution1D, Covolution2D, Convolution3D具有共同的接口。 这些层通过一下关键字施加约束项 W_constraint：对主权重矩阵进行约束 b_constr
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