src/daComposant/daAlgorithms/EnsembleOfSimulationGenerationTask.py

   1 # -*- coding: utf-8 -*-
   2 #
   3 # Copyright (C) 2008-2023 EDF R&D
   4 #
   5 # This library is free software; you can redistribute it and/or
   6 # modify it under the terms of the GNU Lesser General Public
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   8 # version 2.1 of the License.
   9 #
  10 # This library is distributed in the hope that it will be useful,
  11 # but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
  12 # MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the GNU
  13 # Lesser General Public License for more details.
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  15 # You should have received a copy of the GNU Lesser General Public
  16 # License along with this library; if not, write to the Free Software
  17 # Foundation, Inc., 59 Temple Place, Suite 330, Boston, MA  02111-1307 USA
  18 #
  19 # See http://www.salome-platform.org/ or email : webmaster.salome@opencascade.com
  20 #
  21 # Author: Jean-Philippe Argaud, jean-philippe.argaud@edf.fr, EDF R&D
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  23 import numpy
  24 from daCore import BasicObjects
  25 from daAlgorithms.Atoms import eosg
  26
  27 # ==============================================================================
  28 class ElementaryAlgorithm(BasicObjects.Algorithm):
  29     def __init__(self):
  30         BasicObjects.Algorithm.__init__(self, "ENSEMBLEOFSIMULATIONGENERATION")
  31         self.defineRequiredParameter(
  32             name     = "SampleAsnUplet",
  33             default  = [],
  34             typecast = tuple,
  35             message  = "Points de calcul définis par une liste de n-uplet",
  36             )
  37         self.defineRequiredParameter(
  38             name     = "SampleAsExplicitHyperCube",
  39             default  = [],
  40             typecast = tuple,
  41             message  = "Points de calcul définis par un hyper-cube dont on donne la liste des échantillonnages explicites de chaque variable comme une liste",
  42             )
  43         self.defineRequiredParameter(
  44             name     = "SampleAsMinMaxStepHyperCube",
  45             default  = [],
  46             typecast = tuple,
  47             message  = "Points de calcul définis par un hyper-cube dont on donne la liste des échantillonnages implicites de chaque variable par un triplet [min,max,step]",
  48             )
  49         self.defineRequiredParameter(
  50             name     = "SampleAsMinMaxLatinHyperCube",
  51             default  = [],
  52             typecast = tuple,
  53             message  = "Points de calcul définis par un hyper-cube Latin dont on donne les bornes de chaque variable par une paire [min,max], suivi du nombre de points demandés",
  54             )
  55         self.defineRequiredParameter(
  56             name     = "SampleAsIndependantRandomVariables",
  57             default  = [],
  58             typecast = tuple,
  59             message  = "Points de calcul définis par un hyper-cube dont les points sur chaque axe proviennent de l'échantillonnage indépendant de la variable selon la spécification ['distribution',[parametres],nombre]",
  60             )
  61         self.defineRequiredParameter(
  62             name     = "SetDebug",
  63             default  = False,
  64             typecast = bool,
  65             message  = "Activation du mode debug lors de l'exécution",
  66             )
  67         self.defineRequiredParameter(
  68             name     = "StoreSupplementaryCalculations",
  69             default  = ["EnsembleOfSimulations",],
  70             typecast = tuple,
  71             message  = "Liste de calculs supplémentaires à stocker et/ou effectuer",
  72             listval  = [
  73                 "EnsembleOfSimulations",
  74                 "EnsembleOfStates",
  75                 ]
  76             )
  77         self.defineRequiredParameter(
  78             name     = "SetSeed",
  79             typecast = numpy.random.seed,
  80             message  = "Graine fixée pour le générateur aléatoire",
  81             )
  82         self.requireInputArguments(
  83             mandatory= ("Xb", "HO"),
  84             optional = (),
  85             )
  86         self.setAttributes(tags=(
  87             "Reduction",
  88             "Checking",
  89             ))
  90
  91     def run(self, Xb=None, Y=None, U=None, HO=None, EM=None, CM=None, R=None, B=None, Q=None, Parameters=None):
  92         self._pre_run(Parameters, Xb, Y, U, HO, EM, CM, R, B, Q)
  93         #
  94         #--------------------------
  95         eosg.eosg(self, Xb, HO)
  96         #--------------------------
  97         #
  98         self._post_run(HO)
  99         return 0
 100
 101 # ==============================================================================
 102 if __name__ == "__main__":
 103     print("\n AUTODIAGNOSTIC\n")