多维最小化:GNU GSL C++ 错误代码 27 - 迭代没有朝着解决方案取得进展

计算科学 优化 软件
2021-11-30 01:25:22

我正在尝试使用 GNU 科学库,包多维最小化来找到函数的最小值。我使用的方法是在函数中实现的 Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno (BFGS) 算法

gsl_multimin_fdfminimizer_vector_bfgs2

不幸的是,在第一次迭代之后

gsl_multimin_fdfminimizer_iterate

我收到代码 27 的错误:迭代未在解决方案方面取得进展。

我尝试了几个初始点和不同的公差/步骤组合,但仍然弹出相同的错误。你能告诉我这里的罪魁祸首是什么吗?

我试图最小化的函数是铝 13 原子簇的 Gupta-Potential。

我还注意到,第一步计算的力与第一次交互后的梯度相同。应该是这样吗?不应该以某种方式进入画面吗?我用

gsl_multimin_fdfminimizer_set (s, &my_func, x, 0.001, 1e-10);

尽管梯度很大,但函数(Gupta 势)在迭代后不会改变(我在之前和之后打印它)。

// 这是我的 GUPTA 潜力//

double
      my_f (const gsl_vector *v, void *params)
     {
       double *p = (double *)params;
        int ii,jj;
        double vv = 0;
        double sum1 = 0;
        double sum2 = 0;

          for(ii=1;ii<=NN;ii++){
          X[ii]=gsl_vector_get (v, 3*ii-3);
          Y[ii]=gsl_vector_get (v, 3*ii-2);
          Z[ii]=gsl_vector_get (v, 3*ii-1 );
         }

        for(ii = 1; ii <= NN; ii++){
                sum1 = 0;
                for(jj = 1; jj <= NN; jj++){

                        if(jj!=ii){
                                sum1 += uA*exp(0 - uP*((rr(ii,jj)/uR0) - 1.));
                        }
                }
                sum2 = 0;
                for(jj = 1; jj <= NN; jj++){
                        if(jj!=ii){
                                sum2 += uXi*uXi*exp(0 - 2*uQ*((rr(ii,jj)/uR0) - 1.));
                        }
                }
                vv += sum1 - sqrt(sum2);
        }
        return vv;
 }

// 这是我的渐变函数//

double dVdr(int ii, int jj){
        double vr;
        double sum1 = 0;
        double sum2 = 0;
        int kk;

        vr = 0. - 2.*uA*(uP/uR0)*exp(0. - uP*((rr(ii,jj)/uR0) - 1.));

        for(kk = 1; kk <= NN; kk++){
                if(kk != ii){
                        sum1 += uXi*uXi*exp(0 - 2*uQ*((rr(ii,kk)/uR0) - 1.));
                }
                if(kk != jj){
                        sum2 += uXi*uXi*exp(0 - 2*uQ*((rr(kk,jj)/uR0) - 1.));
                }
        }

        vr -= 0.5*uXi*uXi*(0. - 2.*uQ/uR0)*exp(0. - 2.*uQ*((rr(ii,jj)/uR0) - 1.))*( (1./sqrt(sum1)) + (1./sqrt(sum2)) );

        return vr;
}

//-----------------------------------------------
 void Force(int jj, double & fx, double & fy, double & fz){
        int mm;
        double dxx, dyy, dzz, r;
        fx = 0;
        fy = 0;
        fz = 0;
   for(mm = 1; mm <= NN; mm++){

    if(mm != jj){
                        dxx = X[mm] - X[jj];
                        dyy = Y[mm] - Y[jj];
                        dzz = Z[mm] - Z[jj];

     r = sqrt(dxx*dxx + dyy*dyy + dzz*dzz);
     fx += dVdr(mm,jj)*(dxx)/r;
     fy += dVdr(mm,jj)*(dyy)/r;
     fz += dVdr(mm,jj)*(dzz)/r;
   }
   }
}
//--------------------------------------------
 void
     my_df (const gsl_vector *v, void *params,
            gsl_vector *df)
     {
       int ii;
       double fx,fy,fz;
       double *p = (double *)params;

          for(ii=1;ii<=NN;ii++){

          X[ii]=gsl_vector_get (v, 3*ii-3);
          Y[ii]=gsl_vector_get (v, 3*ii-2);
          Z[ii]=gsl_vector_get (v, 3*ii-1 );
         }

          for(ii=1;ii<=NN;ii++){
          Force(ii,fx,fy,fz);
          gsl_vector_set(df, 3*ii-3, fx );
          gsl_vector_set(df, 3*ii-2, fy );
          gsl_vector_set(df, 3*ii-1, fz );
         }
     }
//----------------------------------
1个回答

最有可能的是,编程梯度与编程目标不匹配。

您可以通过随机选择一些来检查x,p(包括您的起点为x,如果您提供了一个)并打印si=1020i,i=0:40商数

qi=(f(x+sip)f(x))/(sig(x)Tp),

在哪里g是你的渐变。的顺序q必须收敛到 1,嗯,几乎,因为迟早会出现数值不稳定性并迫使qi为零(稍微随机前一两步)。

如果不是这种情况,则例程f或为g是错误的。您可以检查各个组件g通过采摘p作为(0,1)-单位向量依次。