問題タブ [openmdao]

より良い最小値を見つけるために、私は現在 openmdao 問題の複数のインスタンスを作成して実行し、異なる初期推測で実行してから、最高のパフォーマンスを持つソリューションを選択しています。このプロセスを高速化するために、私は現在、Python のマルチプロセッシング モジュールを使用して、並列サブプロセスで各 openmdao の問題を解決しています。

ただし、私の問題がより複雑になるにつれて、(ParallelGroup や分散コンポーネントを使用して) 最適化プロセスも並列化したいのですが、mpi が Python のマルチプロセッシングと奇妙な方法で相互作用するかどうかはわかりません。個々の問題と複数の問題インスタンスを解決する際の並列処理の両方を処理する openmdao 機能はありますか?

私は、Brent ドライバーを使用したコードを新しい OpenMDAO 1.x+ に変換する作業を行っています。ただし、新しいバージョンは見つかりませんでした。Brent ドライバーは OpenMDAO 1.x+ でサポートされていますか? まだ新しいバージョンに変換されていない場合、Brent ドライバーを要求することはできますか?

グループの複数のレイヤーを介して暗黙的にリンクされている変数へのアクセスに問題があります。ドキュメントによると：

新しい OpenMDAO では、グループはコンポーネントではなく、独自の変数を持ちません。変数は、promotes 引数を add 呼び出しに渡すことでグループ レベルに昇格できます。

これにより、comp1 に属する変数 x に group.params['x'] を介してアクセスできるようになります。

ただし、サブサブグループの変数にアクセスしようとすると、エラーが発生します。動作する例と動作しない例を示す以下の例を参照してください。

これが機能しない理由と、下位レベルのグループの知識がなくても変数をトップレベルで使用できるようにする方法を説明していただけますか?