src/daComposant/daAlgorithms/QuantileRegression.py

   1 #-*-coding:iso-8859-1-*-
   2 #
   3 #  Copyright (C) 2008-2013 EDF R&D
   4 #
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   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
  12 #  MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the GNU
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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
  29 # ==============================================================================
  30 class ElementaryAlgorithm(BasicObjects.Algorithm):
  31     def __init__(self):
  32         BasicObjects.Algorithm.__init__(self, "QUANTILEREGRESSION")
  33         self.defineRequiredParameter(
  34             name     = "Quantile",
  35             default  = 0.5,
  36             typecast = float,
  37             message  = "Quantile pour la regression de quantile",
  38             minval   = 0.,
  39             maxval   = 1.,
  40             )
  41         self.defineRequiredParameter(
  42             name     = "Minimizer",
  43             default  = "MMQR",
  44             typecast = str,
  45             message  = "Minimiseur utilisé",
  46             listval  = ["MMQR"],
  47             )
  48         self.defineRequiredParameter(
  49             name     = "MaximumNumberOfSteps",
  50             default  = 15000,
  51             typecast = int,
  52             message  = "Nombre maximal de pas d'optimisation",
  53             minval   = 1,
  54             )
  55         self.defineRequiredParameter(
  56             name     = "CostDecrementTolerance",
  57             default  = 1.e-6,
  58             typecast = float,
  59             message  = "Maximum de variation de la fonction d'estimation lors de l'arrêt",
  60             )
  61         self.defineRequiredParameter(
  62             name     = "StoreInternalVariables",
  63             default  = False,
  64             typecast = bool,
  65             message  = "Stockage des variables internes ou intermédiaires du calcul",
  66             )
  67         self.defineRequiredParameter(
  68             name     = "StoreSupplementaryCalculations",
  69             default  = [],
  70             typecast = tuple,
  71             message  = "Liste de calculs supplémentaires à stocker et/ou effectuer",
  72             listval  = ["BMA", "OMA", "OMB", "Innovation"]
  73             )
  74
  75     def run(self, Xb=None, Y=None, U=None, HO=None, EM=None, CM=None, R=None, B=None, Q=None, Parameters=None):
  76         logging.debug("%s Lancement"%self._name)
  77         logging.debug("%s Taille mémoire utilisée de %.1f Mo"%(self._name, m.getUsedMemory("M")))
  78         #
  79         # Paramètres de pilotage
  80         # ----------------------
  81         self.setParameters(Parameters)
  82         #
  83         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):
  84             Bounds = self._parameters["Bounds"]
  85             logging.debug("%s Prise en compte des bornes effectuee"%(self._name,))
  86         else:
  87             Bounds = None
  88         #
  89         # Opérateur d'observation
  90         # -----------------------
  91         Hm = HO["Direct"].appliedTo
  92         #
  93         # Utilisation éventuelle d'un vecteur H(Xb) précalculé
  94         # ----------------------------------------------------
  95         if HO["AppliedToX"] is not None and HO["AppliedToX"].has_key("HXb"):
  96             HXb = HO["AppliedToX"]["HXb"]
  97         else:
  98             HXb = Hm( Xb )
  99         HXb = numpy.asmatrix(numpy.ravel( HXb )).T
 100         #
 101         # Calcul de l'innovation
 102         # ----------------------
 103         if Y.size != HXb.size:
 104             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))
 105         if max(Y.shape) != max(HXb.shape):
 106             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))
 107         d  = Y - HXb
 108         #
 109         # Définition de la fonction-coût
 110         # ------------------------------
 111         def CostFunction(x):
 112             _X  = numpy.asmatrix(numpy.ravel( x )).T
 113             _HX = Hm( _X )
 114             _HX = numpy.asmatrix(numpy.ravel( _HX )).T
 115             Jb  = 0.
 116             Jo  = 0.
 117             J   = Jb + Jo
 118             if self._parameters["StoreInternalVariables"]:
 119                 self.StoredVariables["CurrentState"].store( _X.A1 )
 120             self.StoredVariables["CostFunctionJb"].store( Jb )
 121             self.StoredVariables["CostFunctionJo"].store( Jo )
 122             self.StoredVariables["CostFunctionJ" ].store( J )
 123             return _HX
 124         #
 125         def GradientOfCostFunction(x):
 126             _X      = numpy.asmatrix(numpy.ravel( x )).T
 127             Hg = HO["Tangent"].asMatrix( _X )
 128             return Hg
 129         #
 130         # Point de démarrage de l'optimisation : Xini = Xb
 131         # ------------------------------------
 132         if type(Xb) is type(numpy.matrix([])):
 133             Xini = Xb.A1.tolist()
 134         else:
 135             Xini = list(Xb)
 136         #
 137         # Minimisation de la fonctionnelle
 138         # --------------------------------
 139         if self._parameters["Minimizer"] == "MMQR":
 140             import mmqr
 141             Minimum, J_optimal, Informations = mmqr.mmqr(
 142                 func        = CostFunction,
 143                 x0          = Xini,
 144                 fprime      = GradientOfCostFunction,
 145                 bounds      = Bounds,
 146                 quantile    = self._parameters["Quantile"],
 147                 maxfun      = self._parameters["MaximumNumberOfSteps"],
 148                 toler       = self._parameters["CostDecrementTolerance"],
 149                 y           = Y,
 150                 )
 151             nfeval = Informations[2]
 152             rc     = Informations[4]
 153         else:
 154             raise ValueError("Error in Minimizer name: %s"%self._parameters["Minimizer"])
 155         #
 156         # Obtention de l'analyse
 157         # ----------------------
 158         Xa = numpy.asmatrix(numpy.ravel( Minimum )).T
 159         #
 160         self.StoredVariables["Analysis"].store( Xa.A1 )
 161         #
 162         # Calculs et/ou stockages supplémentaires
 163         # ---------------------------------------
 164         if "Innovation" in self._parameters["StoreSupplementaryCalculations"]:
 165             self.StoredVariables["Innovation"].store( numpy.ravel(d) )
 166         if "BMA" in self._parameters["StoreSupplementaryCalculations"]:
 167             self.StoredVariables["BMA"].store( numpy.ravel(Xb - Xa) )
 168         if "OMA" in self._parameters["StoreSupplementaryCalculations"]:
 169             self.StoredVariables["OMA"].store( numpy.ravel(Y - Hm(Xa)) )
 170         if "OMB" in self._parameters["StoreSupplementaryCalculations"]:
 171             self.StoredVariables["OMB"].store( numpy.ravel(d) )
 172         #
 173         logging.debug("%s Nombre d'évaluation(s) de l'opérateur d'observation direct/tangent/adjoint : %i/%i/%i"%(self._name, HO["Direct"].nbcalls()[0],HO["Tangent"].nbcalls()[0],HO["Adjoint"].nbcalls()[0]))
 174         logging.debug("%s Taille mémoire utilisée de %.1f Mo"%(self._name, m.getUsedMemory("M")))
 175         logging.debug("%s Terminé"%self._name)
 176         #
 177         return 0
 178
 179 # ==============================================================================
 180 if __name__ == "__main__":
 181     print '\n AUTODIAGNOSTIC \n'