Apache commons 数学优化每次迭代都能获得最佳解决方案

Question

Apache Commons Math 具有可以优化某些目标函数的优化类，通常必须为优化器设置最大评估次数。

在https://stackoverflow.com/a/32532514/3229995 中有一个功能齐全的 NelderMeadSimplex 的小型 Java 示例，MaxEval(100) 设置了最大评估。

如何在 NelderMeadSimplex 等优化器的每个评估步骤中获得当前解决方案？

引用的代码仅运行并打印出最终解决方案（或者如果MaxEval(100) 中的数字太低，则抛出TooManyEvaluationsException 并且到目前为止不打印任何解决方案），但我找不到可以帮助获取每个评估步骤的当前解决方案。

Answer 1

据我所知，以及通过查看实现的源代码可以得出的结论，没有直接的、内置的方法来获得中间结果。

在每次评估期间（应该）调用一些涉及的接口。特别是有ConvergenceChecker 接口。一个相对干净的解决方案可能是相应地实现这个接口（通过从它的实现类之一派生）。但据我所知，对于每个优化算法都没有严格的要求来使用这个接口（更不用说真正在每个评估步骤中调用它）。 p>

曾经，我想实现相同的目标：将优化的中间步骤“记录”到visualize an optimization process。我以务实的方式解决了这个问题...... 非常：唯一可以确定的是，MultivariateFunction 必须在每一点进行评估。从某种意义上说，这是一个可以在优化黑盒中插入钩子的地方。所以最终，我在MultivariateFunction 周围创建了一个包装器：

private static MultivariateFunction createLogging(
    final MultivariateFunction delegate)
{
    return new MultivariateFunction()
    {
        @Override
        public double value(double[] point)
        {
            double result = delegate.value(point);
            System.out.println("Evaluated "+
                Arrays.toString(point)+" to "+result);
            return result;
        }
    };
}

然后，替换任何

new ObjectiveFunction(multivariateFunction)

与

new ObjectiveFunction(createLogging(multivariateFunction)),

将记录优化过程。

我不推荐这样解决它，但根据目标和应用案例，至少可能是一种选择。