AIPOD 智能优化设计软件

● 求解器的工作原理

为了梳理求解器在实际计算中可能出现的问题，需要先理解一个通用的求解器通常都需要包含哪些环节。一般而言，一个求解器等价于一系列的计算流程的有序连接，一个计算流程包含输入数据，执行计算命令，输出数据等部分。通常需要通过配置写入模板，将优化器产生的设计变量的值传递给求解器，通过读入模板将求解器产生的输出数据传入优化器，作为优化器对应设计变量的目标值。

图 1 一个通用子求解器模块的组成

图2 写入模板管理外界变量传入计算流程

图 3 读入模板管理计算流程中的数据传出到其他流程

● 求解器计算失败的常见问题及解决办法

1. 设计变量传入过程不完整或者缺失，比如配置写入模板替换的变量遗漏，或者替换位置错误；

2. 读入模板配置不完整，标记数据位置错误；

3. 实际计算过程中生成的结果数据异常，比如没有获得具体的数值而是NaN，None等非正常的数值；

4. 实际计算过程中结果数据没有正常生成，结果文件查询失败，这类问题往往与计算的命令和配置的不合理有关；

5. 文件覆盖，在配置的依赖文件或者生成文件中出现重名，而进行文件覆盖，导致解析格式不匹配，致使求解器执行失败，这类问题可以通过恰当的子求解器的添加与设置处理；

6. 配置文件中存在绝对路径，导致引用或者生成的文件不在当前的工作路径下，因此，配置文件中尽量不要使用绝对路径描述文件名称，应优先使用文件名称本身（即相对路径）；

7. 计算失效，即计算命令没有执行或者没有正常执行，依赖的计算文件缺失或者不完整；

8. 命令填写错误，比如调用软件的版本，位置等与预期的不符；

9. 计算设置本身不在合理的范畴内（比如CFD中边界条件与网格不匹配），导致计算不能正常执行，没有对应的计算结果产生。

● 代理模型的使用策略

优化策略大体可以分为代理模型和无代理模型两类。代理模型通过构建响应面来简化优化成本，但对于未知问题，构建高质量的响应面，需要一定量的数据支持，此外，高质量的代理构建，不仅仅是样本规模的问题，还受样本质量的影响。一般而言，样本中的各个设计点分布越紧密质量越差（即设计点的距离越接近，代理计算的矩阵越病态），分布相对分散更好。面对未知的问题，可以考虑先采用启发类非代理的优化算法进行优化，如果优化效果显著，则优化任务结束。如果希望更进一步优化结果，可以采用已有的优化过程产生的数据构建响应面，通过代理模型进一步寻优。在AIPOD中，代理类优化算法可以通过自动补点（每次2个样本）的策略，完善代理构建，对于应用环境为仿真计算类的优化问题，即需要考虑计算成本和时间成本的优化，理论上更有益处。此外，在使用代理模型时，并不意味着样本数目越多越好，过多的样本点反而会降低优化算法的效率，因而推荐采用适当的样本规模。

● 非代理优化方法的使用策略

对于启发式非代理的遗传优化算法，需要平衡种群规模与代数之间的关系，一般而言，种群规模相较代数更主要，因为种群规模即带宽，带宽越大，探索的能力越强，寻找全局最优解的可能性更高。代数间的更迭是优化前沿推进的过程，由于足够的带宽为探索提供了土壤，因此代数更迭中优化的效果更显著，即通过有限的更迭便能找到很好的优化结果。

● AIPOD优化设置参数推荐

优化问题的设计分析往往十分复杂，下图给出了一般计算规模下的推荐设置。

AIPOD的表达式提供了很多函数，这些函数基本上是数学函数，比如log，exp，sin，sqrt，min，max等。除此之外，还提供了一些特殊函数：

 
1. fromFile(file_name, var_name)：用于关联变量与结果文件解析获得的数值。fromFile的返回值将赋值给依赖此表达式的变量，fromFile需要两个参数，分别是所在文件的名称，以及设置读入模板过程中创建的中间变量的名称；。通过这样的函数，可以把求解器计算的结果数据传给某个变量，或者传给目标值，进而实现优化流程。比如，优化目标效率定义为变量obj_effi，它的实际值是通过计算结果中的PumpPerf.DAT文件中的数据解析获得的，数据通过中间变量effi表征（如下图所示），那么目标值obj_effi的表达式可以为fromFile(pump|PumpPerf.DAT, effi)来获得，其中pump是所在的子求解器的名称，当只存在一个子求解器时，可以省略pump，直接填写文件名称；

2. 另一个特殊函数是getCurrentWorkingPath()用于获得当前计算的路径，这个函数基本很少用到，因为每个子求解器都会自动设置各自的工作路径，依赖的文件、生成的文件都会在这个工作路径下产生，计算过程中的中间文件、输入文件、输出文件都在封闭的工作路径下进行，只要配置文件中的路径是相对路径，计算相关的文件可以正常地运行。但是为了进一步确保文件操作的灵活性，表达式中保留了这个函数，用于创建路径信息的变量，但不建议优先使用这个函数。