src/daComposant/daAlgorithms/NonLinearLeastSquares.py

   1 #-*-coding:iso-8859-1-*-
   2 #
   3 #  Copyright (C) 2008-2013 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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  11 #  but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
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  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
  22
  23 import logging
  24 from daCore import BasicObjects, PlatformInfo
  25 m = PlatformInfo.SystemUsage()
  26
  27 import numpy
  28 import scipy.optimize
  29
  30 if logging.getLogger().level < logging.WARNING:
  31     iprint  = 1
  32     message = scipy.optimize.tnc.MSG_ALL
  33     disp    = 1
  34 else:
  35     iprint  = -1
  36     message = scipy.optimize.tnc.MSG_NONE
  37     disp    = 0
  38
  39 # ==============================================================================
  40 class ElementaryAlgorithm(BasicObjects.Algorithm):
  41     def __init__(self):
  42         BasicObjects.Algorithm.__init__(self, "NONLINEARLEASTSQUARES")
  43         self.defineRequiredParameter(
  44             name     = "Minimizer",
  45             default  = "LBFGSB",
  46             typecast = str,
  47             message  = "Minimiseur utilisé",
  48             listval  = ["LBFGSB","TNC", "CG", "NCG", "BFGS", "LM"],
  49             )
  50         self.defineRequiredParameter(
  51             name     = "MaximumNumberOfSteps",
  52             default  = 15000,
  53             typecast = int,
  54             message  = "Nombre maximal de pas d'optimisation",
  55             minval   = -1,
  56             )
  57         self.defineRequiredParameter(
  58             name     = "CostDecrementTolerance",
  59             default  = 1.e-7,
  60             typecast = float,
  61             message  = "Diminution relative minimale du cout lors de l'arrêt",
  62             )
  63         self.defineRequiredParameter(
  64             name     = "ProjectedGradientTolerance",
  65             default  = -1,
  66             typecast = float,
  67             message  = "Maximum des composantes du gradient projeté lors de l'arrêt",
  68             minval   = -1,
  69             )
  70         self.defineRequiredParameter(
  71             name     = "GradientNormTolerance",
  72             default  = 1.e-05,
  73             typecast = float,
  74             message  = "Maximum des composantes du gradient lors de l'arrêt",
  75             )
  76         self.defineRequiredParameter(
  77             name     = "StoreInternalVariables",
  78             default  = False,
  79             typecast = bool,
  80             message  = "Stockage des variables internes ou intermédiaires du calcul",
  81             )
  82         self.defineRequiredParameter(
  83             name     = "StoreSupplementaryCalculations",
  84             default  = [],
  85             typecast = tuple,
  86             message  = "Liste de calculs supplémentaires à stocker et/ou effectuer",
  87             listval  = ["BMA", "OMA", "OMB", "Innovation"]
  88             )
  89
  90     def run(self, Xb=None, Y=None, U=None, HO=None, EM=None, CM=None, R=None, B=None, Q=None, Parameters=None):
  91         logging.debug("%s Lancement"%self._name)
  92         logging.debug("%s Taille mémoire utilisée de %.1f Mo"%(self._name, m.getUsedMemory("M")))
  93         #
  94         # Paramètres de pilotage
  95         # ----------------------
  96         self.setParameters(Parameters)
  97         #
  98         if self._parameters.has_key("Bounds") and (type(self._parameters["Bounds"]) is type([]) or type(self._parameters["Bounds"]) is type(())) and (len(self._parameters["Bounds"]) > 0):
  99             Bounds = self._parameters["Bounds"]
 100             logging.debug("%s Prise en compte des bornes effectuee"%(self._name,))
 101         else:
 102             Bounds = None
 103         #
 104         # Correction pour pallier a un bug de TNC sur le retour du Minimum
 105         if self._parameters.has_key("Minimizer") == "TNC":
 106             self.setParameterValue("StoreInternalVariables",True)
 107         #
 108         # Opérateur d'observation
 109         # -----------------------
 110         Hm = HO["Direct"].appliedTo
 111         Ha = HO["Adjoint"].appliedInXTo
 112         #
 113         # Utilisation éventuelle d'un vecteur H(Xb) précalculé
 114         # ----------------------------------------------------
 115         if HO["AppliedToX"] is not None and HO["AppliedToX"].has_key("HXb"):
 116             HXb = HO["AppliedToX"]["HXb"]
 117         else:
 118             HXb = Hm( Xb )
 119         HXb = numpy.asmatrix(numpy.ravel( HXb )).T
 120         #
 121         # Calcul de l'innovation
 122         # ----------------------
 123         if Y.size != HXb.size:
 124             raise ValueError("The size %i of observations Y and %i of observed calculation H(X) are different, they have to be identical."%(Y.size,HXb.size))
 125         if max(Y.shape) != max(HXb.shape):
 126             raise ValueError("The shapes %s of observations Y and %s of observed calculation H(X) are different, they have to be identical."%(Y.shape,HXb.shape))
 127         d  = Y - HXb
 128         #
 129         # Précalcul des inversions de B et R
 130         # ----------------------------------
 131         RI = R.getI()
 132         if self._parameters["Minimizer"] == "LM":
 133             RdemiI = R.choleskyI()
 134         #
 135         # Définition de la fonction-coût
 136         # ------------------------------
 137         def CostFunction(x):
 138             _X  = numpy.asmatrix(numpy.ravel( x )).T
 139             _HX = Hm( _X )
 140             _HX = numpy.asmatrix(numpy.ravel( _HX )).T
 141             Jb  = 0.
 142             Jo  = 0.5 * (Y - _HX).T * RI * (Y - _HX)
 143             J   = float( Jb ) + float( Jo )
 144             if self._parameters["StoreInternalVariables"]:
 145                 self.StoredVariables["CurrentState"].store( _X.A1 )
 146             self.StoredVariables["CostFunctionJb"].store( Jb )
 147             self.StoredVariables["CostFunctionJo"].store( Jo )
 148             self.StoredVariables["CostFunctionJ" ].store( J )
 149             return J
 150         #
 151         def GradientOfCostFunction(x):
 152             _X      = numpy.asmatrix(numpy.ravel( x )).T
 153             _HX     = Hm( _X )
 154             _HX     = numpy.asmatrix(numpy.ravel( _HX )).T
 155             GradJb  = 0.
 156             GradJo  = - Ha( (_X, RI * (Y - _HX)) )
 157             GradJ   = numpy.asmatrix( numpy.ravel( GradJb ) + numpy.ravel( GradJo ) ).T
 158             return GradJ.A1
 159         #
 160         def CostFunctionLM(x):
 161             _X  = numpy.asmatrix(numpy.ravel( x )).T
 162             _HX = Hm( _X )
 163             _HX = numpy.asmatrix(numpy.ravel( _HX )).T
 164             Jb  = 0.
 165             Jo  = 0.5 * (Y - _HX).T * RI * (Y - _HX)
 166             J   = float( Jb ) + float( Jo )
 167             if self._parameters["StoreInternalVariables"]:
 168                 self.StoredVariables["CurrentState"].store( _X.A1 )
 169             self.StoredVariables["CostFunctionJb"].store( Jb )
 170             self.StoredVariables["CostFunctionJo"].store( Jo )
 171             self.StoredVariables["CostFunctionJ" ].store( J )
 172             #
 173             return numpy.ravel( RdemiI*(Y - _HX) )
 174         #
 175         def GradientOfCostFunctionLM(x):
 176             _X      = numpy.asmatrix(numpy.ravel( x )).T
 177             _HX     = Hm( _X )
 178             _HX     = numpy.asmatrix(numpy.ravel( _HX )).T
 179             GradJb  = 0.
 180             GradJo  = - Ha( (_X, RI * (Y - _HX)) )
 181             GradJ   = numpy.asmatrix( numpy.ravel( GradJb ) + numpy.ravel( GradJo ) ).T
 182             return - RdemiI*HO["Tangent"].asMatrix( _X )
 183         #
 184         # Point de démarrage de l'optimisation : Xini = Xb
 185         # ------------------------------------
 186         if type(Xb) is type(numpy.matrix([])):
 187             Xini = Xb.A1.tolist()
 188         else:
 189             Xini = list(Xb)
 190         #
 191         # Minimisation de la fonctionnelle
 192         # --------------------------------
 193         nbPreviousSteps = self.StoredVariables["CostFunctionJ"].stepnumber()
 194         #
 195         if self._parameters["Minimizer"] == "LBFGSB":
 196             Minimum, J_optimal, Informations = scipy.optimize.fmin_l_bfgs_b(
 197                 func        = CostFunction,
 198                 x0          = Xini,
 199                 fprime      = GradientOfCostFunction,
 200                 args        = (),
 201                 bounds      = Bounds,
 202                 maxfun      = self._parameters["MaximumNumberOfSteps"]-1,
 203                 factr       = self._parameters["CostDecrementTolerance"]*1.e14,
 204                 pgtol       = self._parameters["ProjectedGradientTolerance"],
 205                 iprint      = iprint,
 206                 )
 207             nfeval = Informations['funcalls']
 208             rc     = Informations['warnflag']
 209         elif self._parameters["Minimizer"] == "TNC":
 210             Minimum, nfeval, rc = scipy.optimize.fmin_tnc(
 211                 func        = CostFunction,
 212                 x0          = Xini,
 213                 fprime      = GradientOfCostFunction,
 214                 args        = (),
 215                 bounds      = Bounds,
 216                 maxfun      = self._parameters["MaximumNumberOfSteps"],
 217                 pgtol       = self._parameters["ProjectedGradientTolerance"],
 218                 ftol        = self._parameters["CostDecrementTolerance"],
 219                 messages    = message,
 220                 )
 221         elif self._parameters["Minimizer"] == "CG":
 222             Minimum, fopt, nfeval, grad_calls, rc = scipy.optimize.fmin_cg(
 223                 f           = CostFunction,
 224                 x0          = Xini,
 225                 fprime      = GradientOfCostFunction,
 226                 args        = (),
 227                 maxiter     = self._parameters["MaximumNumberOfSteps"],
 228                 gtol        = self._parameters["GradientNormTolerance"],
 229                 disp        = disp,
 230                 full_output = True,
 231                 )
 232         elif self._parameters["Minimizer"] == "NCG":
 233             Minimum, fopt, nfeval, grad_calls, hcalls, rc = scipy.optimize.fmin_ncg(
 234                 f           = CostFunction,
 235                 x0          = Xini,
 236                 fprime      = GradientOfCostFunction,
 237                 args        = (),
 238                 maxiter     = self._parameters["MaximumNumberOfSteps"],
 239                 avextol     = self._parameters["CostDecrementTolerance"],
 240                 disp        = disp,
 241                 full_output = True,
 242                 )
 243         elif self._parameters["Minimizer"] == "BFGS":
 244             Minimum, fopt, gopt, Hopt, nfeval, grad_calls, rc = scipy.optimize.fmin_bfgs(
 245                 f           = CostFunction,
 246                 x0          = Xini,
 247                 fprime      = GradientOfCostFunction,
 248                 args        = (),
 249                 maxiter     = self._parameters["MaximumNumberOfSteps"],
 250                 gtol        = self._parameters["GradientNormTolerance"],
 251                 disp        = disp,
 252                 full_output = True,
 253                 )
 254         elif self._parameters["Minimizer"] == "LM":
 255             Minimum, cov_x, infodict, mesg, rc = scipy.optimize.leastsq(
 256                 func        = CostFunctionLM,
 257                 x0          = Xini,
 258                 Dfun        = GradientOfCostFunctionLM,
 259                 args        = (),
 260                 ftol        = self._parameters["CostDecrementTolerance"],
 261                 maxfev      = self._parameters["MaximumNumberOfSteps"],
 262                 gtol        = self._parameters["GradientNormTolerance"],
 263                 full_output = True,
 264                 )
 265             nfeval = infodict['nfev']
 266         else:
 267             raise ValueError("Error in Minimizer name: %s"%self._parameters["Minimizer"])
 268         #
 269         IndexMin = numpy.argmin( self.StoredVariables["CostFunctionJ"][nbPreviousSteps:] ) + nbPreviousSteps
 270         MinJ     = self.StoredVariables["CostFunctionJ"][IndexMin]
 271         #
 272         # Correction pour pallier a un bug de TNC sur le retour du Minimum
 273         # ----------------------------------------------------------------
 274         if self._parameters["StoreInternalVariables"]:
 275             Minimum = self.StoredVariables["CurrentState"][IndexMin]
 276         #
 277         # Obtention de l'analyse
 278         # ----------------------
 279         Xa = numpy.asmatrix(numpy.ravel( Minimum )).T
 280         #
 281         self.StoredVariables["Analysis"].store( Xa.A1 )
 282         #
 283         # Calculs et/ou stockages supplémentaires
 284         # ---------------------------------------
 285         if "Innovation" in self._parameters["StoreSupplementaryCalculations"]:
 286             self.StoredVariables["Innovation"].store( numpy.ravel(d) )
 287         if "BMA" in self._parameters["StoreSupplementaryCalculations"]:
 288             self.StoredVariables["BMA"].store( numpy.ravel(Xb) - numpy.ravel(Xa) )
 289         if "OMA" in self._parameters["StoreSupplementaryCalculations"]:
 290             self.StoredVariables["OMA"].store( numpy.ravel(Y) - numpy.ravel(Hm(Xa)) )
 291         if "OMB" in self._parameters["StoreSupplementaryCalculations"]:
 292             self.StoredVariables["OMB"].store( numpy.ravel(d) )
 293         #
 294         logging.debug("%s Taille mémoire utilisée de %.1f Mo"%(self._name, m.getUsedMemory("M")))
 295         logging.debug("%s Terminé"%self._name)
 296         #
 297         return 0
 298
 299 # ==============================================================================
 300 if __name__ == "__main__":
 301     print '\n AUTODIAGNOSTIC \n'