LocalSolver快速入门指南（连载三十九) -LocalSolver黑盒优化使用Java

黑盒优化使用Java

在Java中，黑盒函数作为实现接口LSDoubleBlackBoxFunction的对象传递给LocalSolver。这个接口有一个方法call(调用)，它的参数是LSBlackBoxArgumentValues类型的对象。call方法使用此对象来访问当前点的决策变量值，以求值并返回此时的函数值。

然后创建一个LocalSolver模型来优化这个黑盒函数。使用doubleBlackBoxFunction方法将黑盒函数转换为LSExpression。决策使用call类型的LSExpression与函数关联。通过LSBlackBoxContext，求解器被告知执行20次黑盒函数的求值。这个上下文还可以用来为函数提供边界。通过LSSolution进行解析后，可以得到解的值:

import localsolver.*;

public class Branin {

    public static void main(String [] args) {

        LocalSolver ls = new LocalSolver();

        LSModel model = ls.getModel();

        LSExpression f = model.doubleBlackBoxFunction(new LSDoubleBlackBoxFunction(){

        public double call(LSBlackBoxArgumentValues args){

            double x = args.getDoubleValue(0);

            double y = args.getDoubleValue(1);

            return Math.pow(y - (5.1 / (4.0 * Math.PI * Math.PI)) * x * x

                + 5.0 / Math.PI * x - 6, 2)

                + 10 * (1 - 1 / (8.0 * Math.PI)) * Math.cos(x) + 10;

        }

        });

        LSExpression x = model.floatVar(-5,10);

        LSExpression y = model.floatVar(0,15);

        LSExpression call = model.call();

        call.addOperand(f);

        call.addOperand(x);

        call.addOperand(y);

        model.minimize(call);

        model.close();

        f.getBlackBoxContext().setEvaluationLimit(20);

        ls.solve();

        LSBBSolution solution = ls.getSolution();

        System.out.println("x = " + solution.getDoubleValue(x));

        System.out.println("y = " + solution.getDoubleValue(y));

        System.out.println("obj = " + solution.getDoubleValue(call));

    }

}

待续。下一章节《Modeling guide for routing problems》模拟路由优化问题的数学模型指导