src/daComposant/daAlgorithms/TabuSearch.py

   1 #-*-coding:iso-8859-1-*-
   2 #
   3 # Copyright (C) 2008-2016 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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  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
  25 import numpy
  26
  27 # ==============================================================================
  28 class ElementaryAlgorithm(BasicObjects.Algorithm):
  29     def __init__(self):
  30         BasicObjects.Algorithm.__init__(self, "TABUSEARCH")
  31         self.defineRequiredParameter(
  32             name     = "MaximumNumberOfSteps",
  33             default  = 50,
  34             typecast = int,
  35             message  = "Nombre maximal de pas d'optimisation",
  36             minval   = 1,
  37             )
  38         self.defineRequiredParameter(
  39             name     = "SetSeed",
  40             typecast = numpy.random.seed,
  41             message  = "Graine fixée pour le générateur aléatoire",
  42             )
  43         self.defineRequiredParameter(
  44             name     = "LengthOfTabuList",
  45             default  = 50,
  46             typecast = int,
  47             message  = "Longueur de la liste tabou",
  48             minval   = 1,
  49             )
  50         self.defineRequiredParameter(
  51             name     = "NumberOfElementaryPerturbations",
  52             default  = 1,
  53             typecast = int,
  54             message  = "Nombre de perturbations élémentaires pour choisir une perturbation d'état",
  55             minval   = 1,
  56             )
  57         self.defineRequiredParameter(
  58             name     = "NoiseDistribution",
  59             default  = "Uniform",
  60             typecast = str,
  61             message  = "Distribution pour générer les perturbations d'état",
  62             listval  = ["Gaussian","Uniform"],
  63             )
  64         self.defineRequiredParameter(
  65             name     = "QualityCriterion",
  66             default  = "AugmentedWeightedLeastSquares",
  67             typecast = str,
  68             message  = "Critère de qualité utilisé",
  69             listval  = ["AugmentedWeightedLeastSquares","AWLS","DA",
  70                         "WeightedLeastSquares","WLS",
  71                         "LeastSquares","LS","L2",
  72                         "AbsoluteValue","L1",
  73                         "MaximumError","ME"],
  74             )
  75         self.defineRequiredParameter(
  76             name     = "NoiseHalfRange",
  77             default  = [],
  78             typecast = numpy.matrix,
  79             message  = "Demi-amplitude des perturbations uniformes centrées d'état pour chaque composante de l'état",
  80             )
  81         self.defineRequiredParameter(
  82             name     = "StandardDeviation",
  83             default  = [],
  84             typecast = numpy.matrix,
  85             message  = "Ecart-type des perturbations gaussiennes d'état pour chaque composante de l'état",
  86             )
  87         self.defineRequiredParameter(
  88             name     = "NoiseAddingProbability",
  89             default  = 1.,
  90             typecast = float,
  91             message  = "Probabilité de perturbation d'une composante de l'état",
  92             minval   = 0.,
  93             maxval   = 1.,
  94             )
  95         self.defineRequiredParameter(
  96             name     = "StoreInternalVariables",
  97             default  = False,
  98             typecast = bool,
  99             message  = "Stockage des variables internes ou intermédiaires du calcul",
 100             )
 101         self.defineRequiredParameter(
 102             name     = "StoreSupplementaryCalculations",
 103             default  = [],
 104             typecast = tuple,
 105             message  = "Liste de calculs supplémentaires à stocker et/ou effectuer",
 106             listval  = ["BMA", "OMA", "OMB", "CurrentState", "CostFunctionJ", "CostFunctionJb", "CostFunctionJo", "Innovation", "SimulatedObservationAtBackground", "SimulatedObservationAtCurrentState", "SimulatedObservationAtOptimum"]
 107             )
 108         self.defineRequiredParameter( # Pas de type
 109             name     = "Bounds",
 110             message  = "Liste des valeurs de bornes",
 111             )
 112
 113     def run(self, Xb=None, Y=None, U=None, HO=None, EM=None, CM=None, R=None, B=None, Q=None, Parameters=None):
 114         self._pre_run()
 115         #
 116         # Paramètres de pilotage
 117         # ----------------------
 118         self.setParameters(Parameters)
 119         #
 120         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):
 121             Bounds = self._parameters["Bounds"]
 122             logging.debug("%s Prise en compte des bornes effectuee"%(self._name,))
 123         else:
 124             Bounds = None
 125         #
 126         if self._parameters["NoiseDistribution"] == "Uniform":
 127             nrange = numpy.ravel(self._parameters["NoiseHalfRange"]) # Vecteur
 128             if nrange.size != Xb.size:
 129                 raise ValueError("Noise generation by Uniform distribution requires range for all variable increments. The actual noise half range vector is:\n%s"%nrange)
 130         elif self._parameters["NoiseDistribution"] == "Gaussian":
 131             sigma = numpy.ravel(self._parameters["StandardDeviation"]) # Vecteur
 132             if sigma.size != Xb.size:
 133                 raise ValueError("Noise generation by Gaussian distribution requires standard deviation for all variable increments. The actual standard deviation vector is:\n%s"%sigma)
 134         #
 135         # Opérateur d'observation
 136         # -----------------------
 137         Hm = HO["Direct"].appliedTo
 138         #
 139         # Précalcul des inversions de B et R
 140         # ----------------------------------
 141         BI = B.getI()
 142         RI = R.getI()
 143         #
 144         # Définition de la fonction de deplacement
 145         # ----------------------------------------
 146         def Tweak( x, NoiseDistribution, NoiseAddingProbability ):
 147             _X  = numpy.asmatrix(numpy.ravel( x )).T
 148             if NoiseDistribution == "Uniform":
 149                 for i in xrange(_X.size):
 150                     if NoiseAddingProbability >= numpy.random.uniform():
 151                         _increment = numpy.random.uniform(low=-nrange[i], high=nrange[i])
 152                         # On ne traite pas encore le dépassement des bornes ici
 153                         _X[i] += _increment
 154             elif NoiseDistribution == "Gaussian":
 155                 for i in xrange(_X.size):
 156                     if NoiseAddingProbability >= numpy.random.uniform():
 157                         _increment = numpy.random.normal(loc=0., scale=sigma[i])
 158                         # On ne traite pas encore le dépassement des bornes ici
 159                         _X[i] += _increment
 160             #
 161             return _X
 162         #
 163         def StateInList( x, TL ):
 164             _X  = numpy.ravel( x )
 165             _xInList = False
 166             for state in TL:
 167                 if numpy.all(numpy.abs( _X - numpy.ravel(state) ) <= 1e-16*numpy.abs(_X)):
 168                     _xInList = True
 169             if _xInList: sys.exit()
 170             return _xInList
 171         #
 172         # Minimisation de la fonctionnelle
 173         # --------------------------------
 174         _n = 0
 175         _S = Xb
 176         # _qualityS = CostFunction( _S, self._parameters["QualityCriterion"] )
 177         _qualityS = BasicObjects.CostFunction3D(
 178                    _S,
 179             _Hm  = Hm,
 180             _BI  = BI,
 181             _RI  = RI,
 182             _Xb  = Xb,
 183             _Y   = Y,
 184             _SSC = self._parameters["StoreSupplementaryCalculations"],
 185             _QM  = self._parameters["QualityCriterion"],
 186             _SSV = self.StoredVariables,
 187             _sSc = False,
 188             )
 189         _Best, _qualityBest   =   _S, _qualityS
 190         _TabuList = []
 191         _TabuList.append( _S )
 192         while _n < self._parameters["MaximumNumberOfSteps"]:
 193             _n += 1
 194             if len(_TabuList) > self._parameters["LengthOfTabuList"]:
 195                 _TabuList.pop(0)
 196             _R = Tweak( _S, self._parameters["NoiseDistribution"], self._parameters["NoiseAddingProbability"] )
 197             # _qualityR = CostFunction( _R, self._parameters["QualityCriterion"] )
 198             _qualityR = BasicObjects.CostFunction3D(
 199                        _R,
 200                 _Hm  = Hm,
 201                 _BI  = BI,
 202                 _RI  = RI,
 203                 _Xb  = Xb,
 204                 _Y   = Y,
 205                 _SSC = self._parameters["StoreSupplementaryCalculations"],
 206                 _QM  = self._parameters["QualityCriterion"],
 207                 _SSV = self.StoredVariables,
 208                 _sSc = False,
 209                 )
 210             for nbt in range(self._parameters["NumberOfElementaryPerturbations"]-1):
 211                 _W = Tweak( _S, self._parameters["NoiseDistribution"], self._parameters["NoiseAddingProbability"] )
 212                 # _qualityW = CostFunction( _W, self._parameters["QualityCriterion"] )
 213                 _qualityW = BasicObjects.CostFunction3D(
 214                            _W,
 215                     _Hm  = Hm,
 216                     _BI  = BI,
 217                     _RI  = RI,
 218                     _Xb  = Xb,
 219                     _Y   = Y,
 220                     _SSC = self._parameters["StoreSupplementaryCalculations"],
 221                     _QM  = self._parameters["QualityCriterion"],
 222                     _SSV = self.StoredVariables,
 223                     _sSc = False,
 224                     )
 225                 if (not StateInList(_W, _TabuList)) and ( (_qualityW < _qualityR) or StateInList(_R,_TabuList) ):
 226                     _R, _qualityR   =   _W, _qualityW
 227             if (not StateInList( _R, _TabuList )) and (_qualityR < _qualityS):
 228                 _S, _qualityS   =   _R, _qualityR
 229                 _TabuList.append( _S )
 230             if _qualityS < _qualityBest:
 231                 _Best, _qualityBest   =   _S, _qualityS
 232             #
 233             if self._parameters["StoreInternalVariables"] or "CurrentState" in self._parameters["StoreSupplementaryCalculations"]:
 234                 self.StoredVariables["CurrentState"].store( _Best )
 235             if "SimulatedObservationAtCurrentState" in self._parameters["StoreSupplementaryCalculations"]:
 236                 _HmX = Hm( numpy.asmatrix(numpy.ravel( _Best )).T )
 237                 _HmX = numpy.asmatrix(numpy.ravel( _HmX )).T
 238                 self.StoredVariables["SimulatedObservationAtCurrentState"].store( _HmX )
 239             self.StoredVariables["CostFunctionJb"].store( 0. )
 240             self.StoredVariables["CostFunctionJo"].store( 0. )
 241             self.StoredVariables["CostFunctionJ" ].store( _qualityBest )
 242         #
 243         # Obtention de l'analyse
 244         # ----------------------
 245         Xa = numpy.asmatrix(numpy.ravel( _Best )).T
 246         #
 247         self.StoredVariables["Analysis"].store( Xa.A1 )
 248         #
 249         if "Innovation"                       in self._parameters["StoreSupplementaryCalculations"] or \
 250            "OMB"                              in self._parameters["StoreSupplementaryCalculations"] or \
 251            "SimulatedObservationAtBackground" in self._parameters["StoreSupplementaryCalculations"]:
 252             HXb = Hm(Xb)
 253             d = Y - HXb
 254         if "OMA"                           in self._parameters["StoreSupplementaryCalculations"] or \
 255            "SimulatedObservationAtOptimum" in self._parameters["StoreSupplementaryCalculations"]:
 256             HXa = Hm(Xa)
 257         #
 258         # Calculs et/ou stockages supplémentaires
 259         # ---------------------------------------
 260         if "Innovation" in self._parameters["StoreSupplementaryCalculations"]:
 261             self.StoredVariables["Innovation"].store( numpy.ravel(d) )
 262         if "BMA" in self._parameters["StoreSupplementaryCalculations"]:
 263             self.StoredVariables["BMA"].store( numpy.ravel(Xb) - numpy.ravel(Xa) )
 264         if "OMA" in self._parameters["StoreSupplementaryCalculations"]:
 265             self.StoredVariables["OMA"].store( numpy.ravel(Y) - numpy.ravel(HXa) )
 266         if "OMB" in self._parameters["StoreSupplementaryCalculations"]:
 267             self.StoredVariables["OMB"].store( numpy.ravel(d) )
 268         if "SimulatedObservationAtBackground" in self._parameters["StoreSupplementaryCalculations"]:
 269             self.StoredVariables["SimulatedObservationAtBackground"].store( numpy.ravel(HXb) )
 270         if "SimulatedObservationAtOptimum" in self._parameters["StoreSupplementaryCalculations"]:
 271             self.StoredVariables["SimulatedObservationAtOptimum"].store( numpy.ravel(HXa) )
 272         #
 273         self._post_run(HO)
 274         return 0
 275
 276 # ==============================================================================
 277 if __name__ == "__main__":
 278     print '\n AUTODIAGNOSTIC \n'