src/daComposant/daAlgorithms/QuantileRegression.py

   1 # -*- coding: utf-8 -*-
   2 #
   3 # Copyright (C) 2008-2020 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
   7 # License as published by the Free Software Foundation; either
   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.
  14 #
  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
  22
  23 import logging
  24 from daCore import BasicObjects, NumericObjects
  25 import numpy
  26
  27 # ==============================================================================
  28 class ElementaryAlgorithm(BasicObjects.Algorithm):
  29     def __init__(self):
  30         BasicObjects.Algorithm.__init__(self, "QUANTILEREGRESSION")
  31         self.defineRequiredParameter(
  32             name     = "Quantile",
  33             default  = 0.5,
  34             typecast = float,
  35             message  = "Quantile pour la regression de quantile",
  36             minval   = 0.,
  37             maxval   = 1.,
  38             )
  39         self.defineRequiredParameter(
  40             name     = "Minimizer",
  41             default  = "MMQR",
  42             typecast = str,
  43             message  = "Minimiseur utilisé",
  44             listval  = ["MMQR"],
  45             )
  46         self.defineRequiredParameter(
  47             name     = "MaximumNumberOfSteps",
  48             default  = 15000,
  49             typecast = int,
  50             message  = "Nombre maximal de pas d'optimisation",
  51             minval   = 1,
  52             )
  53         self.defineRequiredParameter(
  54             name     = "CostDecrementTolerance",
  55             default  = 1.e-6,
  56             typecast = float,
  57             message  = "Maximum de variation de la fonction d'estimation lors de l'arrêt",
  58             )
  59         self.defineRequiredParameter(
  60             name     = "StoreInternalVariables",
  61             default  = False,
  62             typecast = bool,
  63             message  = "Stockage des variables internes ou intermédiaires du calcul",
  64             )
  65         self.defineRequiredParameter(
  66             name     = "StoreSupplementaryCalculations",
  67             default  = [],
  68             typecast = tuple,
  69             message  = "Liste de calculs supplémentaires à stocker et/ou effectuer",
  70             listval  = [
  71                 "Analysis",
  72                 "BMA",
  73                 "CostFunctionJ",
  74                 "CostFunctionJb",
  75                 "CostFunctionJo",
  76                 "CurrentIterationNumber",
  77                 "CurrentState",
  78                 "Innovation",
  79                 "OMA",
  80                 "OMB",
  81                 "SimulatedObservationAtBackground",
  82                 "SimulatedObservationAtCurrentState",
  83                 "SimulatedObservationAtOptimum",
  84                 ]
  85             )
  86         self.defineRequiredParameter( # Pas de type
  87             name     = "Bounds",
  88             message  = "Liste des valeurs de bornes",
  89             )
  90         self.requireInputArguments(
  91             mandatory= ("Xb", "Y", "HO" ),
  92             )
  93         self.setAttributes(tags=(
  94             "Optimization",
  95             "Risk",
  96             "Variational",
  97             ))
  98
  99     def run(self, Xb=None, Y=None, U=None, HO=None, EM=None, CM=None, R=None, B=None, Q=None, Parameters=None):
 100         self._pre_run(Parameters, Xb, Y, U, HO, EM, CM, R, B, Q)
 101         #
 102         Hm = HO["Direct"].appliedTo
 103         #
 104         # Utilisation éventuelle d'un vecteur H(Xb) précalculé
 105         # ----------------------------------------------------
 106         if HO["AppliedInX"] is not None and "HXb" in HO["AppliedInX"]:
 107             HXb = Hm( Xb, HO["AppliedInX"]["HXb"])
 108         else:
 109             HXb = Hm( Xb )
 110         HXb = numpy.asmatrix(numpy.ravel( HXb )).T
 111         #
 112         # Calcul de l'innovation
 113         # ----------------------
 114         if Y.size != HXb.size:
 115             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))
 116         if max(Y.shape) != max(HXb.shape):
 117             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))
 118         d  = Y - HXb
 119         #
 120         # Définition de la fonction-coût
 121         # ------------------------------
 122         def CostFunction(x):
 123             _X  = numpy.asmatrix(numpy.ravel( x )).T
 124             if self._parameters["StoreInternalVariables"] or self._toStore("CurrentState"):
 125                 self.StoredVariables["CurrentState"].store( _X )
 126             _HX = Hm( _X )
 127             _HX = numpy.asmatrix(numpy.ravel( _HX )).T
 128             if self._toStore("SimulatedObservationAtCurrentState"):
 129                 self.StoredVariables["SimulatedObservationAtCurrentState"].store( _HX )
 130             Jb  = 0.
 131             Jo  = 0.
 132             J   = Jb + Jo
 133             #
 134             self.StoredVariables["CurrentIterationNumber"].store( len(self.StoredVariables["CostFunctionJ"]) )
 135             self.StoredVariables["CostFunctionJb"].store( Jb )
 136             self.StoredVariables["CostFunctionJo"].store( Jo )
 137             self.StoredVariables["CostFunctionJ" ].store( J )
 138             return _HX
 139         #
 140         def GradientOfCostFunction(x):
 141             _X      = numpy.asmatrix(numpy.ravel( x )).T
 142             Hg = HO["Tangent"].asMatrix( _X )
 143             return Hg
 144         #
 145         # Point de démarrage de l'optimisation : Xini = Xb
 146         # ------------------------------------
 147         if isinstance(Xb, type(numpy.matrix([]))):
 148             Xini = Xb.A1.tolist()
 149         else:
 150             Xini = list(Xb)
 151         #
 152         # Minimisation de la fonctionnelle
 153         # --------------------------------
 154         if self._parameters["Minimizer"] == "MMQR":
 155             Minimum, J_optimal, Informations = NumericObjects.mmqr(
 156                 func        = CostFunction,
 157                 x0          = Xini,
 158                 fprime      = GradientOfCostFunction,
 159                 bounds      = self._parameters["Bounds"],
 160                 quantile    = self._parameters["Quantile"],
 161                 maxfun      = self._parameters["MaximumNumberOfSteps"],
 162                 toler       = self._parameters["CostDecrementTolerance"],
 163                 y           = Y,
 164                 )
 165             nfeval = Informations[2]
 166             rc     = Informations[4]
 167         else:
 168             raise ValueError("Error in Minimizer name: %s"%self._parameters["Minimizer"])
 169         #
 170         # Obtention de l'analyse
 171         # ----------------------
 172         Xa = numpy.asmatrix(numpy.ravel( Minimum )).T
 173         #
 174         self.StoredVariables["Analysis"].store( Xa.A1 )
 175         #
 176         if self._toStore("OMA") or \
 177             self._toStore("SimulatedObservationAtOptimum"):
 178             HXa = Hm(Xa)
 179         #
 180         # Calculs et/ou stockages supplémentaires
 181         # ---------------------------------------
 182         if self._toStore("Innovation"):
 183             self.StoredVariables["Innovation"].store( numpy.ravel(d) )
 184         if self._toStore("BMA"):
 185             self.StoredVariables["BMA"].store( numpy.ravel(Xb - Xa) )
 186         if self._toStore("OMA"):
 187             self.StoredVariables["OMA"].store( numpy.ravel(Y - HXa) )
 188         if self._toStore("OMB"):
 189             self.StoredVariables["OMB"].store( numpy.ravel(d) )
 190         if self._toStore("SimulatedObservationAtBackground"):
 191             self.StoredVariables["SimulatedObservationAtBackground"].store( numpy.ravel(HXb) )
 192         if self._toStore("SimulatedObservationAtOptimum"):
 193             self.StoredVariables["SimulatedObservationAtOptimum"].store( numpy.ravel(HXa) )
 194         #
 195         self._post_run(HO)
 196         return 0
 197
 198 # ==============================================================================
 199 if __name__ == "__main__":
 200     print('\n AUTODIAGNOSTIC\n')