`Solver` の定義#

順問題を記述する Solver は、入力変数に対して目的関数の値を返す evaluate メソッドを持つクラスとして以下のように定義します。

Solver クラスは odatse.solver.SolverBase を継承するクラスとします。
```
import odatse

class Solver(odatse.solver.SolverBase):
    pass
```
コンストラクタ

コンストラクタは Info クラスのインスタンスを引数としてとります。
```
def __init__(self, info: odatse.Info):
    super().__init__(info)
    ...
```
必ず info を引数として基底クラスのコンストラクタを呼び出してください。基底クラスのコンストラクタでは、次のインスタンス変数が設定されます。
- self.root_dir はルートディレクトリです。 info.base["root_dir"] から取得され、 odatse を実行するディレクトリになります。外部プログラムやデータファイルなどを参照する際に起点として利用できます。
- self.output_dir は出力ファイルを書き出すディレクトリです。 info.base["output_dir"] から取得されます。通例、MPI並列の場合は各ランクからのデータを集約した結果を出力します。
- self.proc_dir はプロセスごとの作業用ディレクトリです。 output_dir / str(odatse.mpi.algrank()) が設定されます。ソルバーの evaluate メソッドは proc_dir をカレントディレクトリとして Runner から呼び出され、MPIプロセスごとの中間結果などを出力します。 MPIを使用しない場合もランク番号を0として扱います。
- self.work_dir は self.proc_dir の別名です。
- self.dimension は入力変数の次元数です。 info.solver に dimension が指定されていればその値、なければ info.base["dimension"] が設定されます。
- self.timer は実行時間を記録するための辞書で、 "prepare", "run", "post" のキーを持ちます。
- self._name はソルバー名（文字列）です。基底クラスでは空文字列に初期化されるため、コンストラクタで適切な名前を設定してください。 name プロパティを通して参照されます。
Solver 固有のパラメータは info の solver フィールドから取得します。必要な設定を読み取って保存します。
evaluate メソッド
```
def evaluate(self, x, args=()) -> float:
    pass
```
入力変数に対して目的関数の値を返すメソッドです。以下の引数を取ります。
- x: np.ndarray
  
  入力変数を numpy.ndarray 型の \(N\) 次元ベクトルとして受け取ります。
- args: Tuple = ()
  
  Algorithm から渡される追加の引数で、step数と set番号からなる Tuple です。step数は Monte Carlo のステップ数や、グリッド探索のグリッド点のインデックスです。set番号は n巡目を表します。
evaluate メソッドは、Float 型の目的関数の値を返します。

注釈

evaluate が RuntimeError を送出した場合、 [runner] セクションで ignore_error = true が指定されていると、Runner は例外を無視して目的関数値を np.nan として扱います。また、探索点が制約条件 ([runner.limitation]) を満たさない場合はソルバーは呼び出されず、目的関数値は np.inf になります。

注釈

ソルバー並列を使用する場合 (--nsolve が 2 以上)、 evaluate はソルバーグループ内の全 MPI ランクで同一の x, args を引数として呼び出されます。ランク間の役割分担はソルバー内で実装してください。詳細はソルバーの二層 MPI 並列化を参照してください。

Solver の定義#

`Solver` の定義#