[algorithm] セクション

name でアルゴリズムの種類を決定します。各パラメータはアルゴリズムごとに定義されています。

• name

  形式: 文字列

  説明: アルゴリズムの名前。以下のアルゴリズムが用意されています。

  • minsearch: Nelder-Mead法による最小値探索

  • global_search: scipy.optimize の大域最適化ルーチン(差分進化法, shgo, direct, dual annealing)による探索

  • mapper: グリッド探索

  • random_search: ランダム探索

  • bayes: ベイズ最適化

  • ttopt: テンソル列 (tensor train) 分解に基づく最適化

  • exchange: レプリカ交換モンテカルロ法

  • pamc: ポピュレーションアニーリングモンテカルロ法

• label_list

  形式: 文字列のリスト。長さは dimension の値と一致させます。 (default: ["x1", "x2", ...])

  説明: 各パラメータ軸の名前。出力ファイルのヘッダーなどで用いられます。

• seed

  形式: 整数

  説明: 初期値のランダム生成やモンテカルロ更新などで用いる擬似乱数生成器の種を指定します。各アルゴリズムプロセスに対して、 seed + algrank * seed_delta の値が実際の種として用いられます( algrank はアルゴリズム層でのプロセスランクで、ソルバー並列数 nsolve に依存しません)。省略した場合は Numpy の既定の方法 で初期化されます。

• seed_delta

  形式: 整数 (default: 314159)

  説明: 擬似乱数生成器の種について、MPI プロセスごとの値を計算する際に用いられます。詳しくは seed を参照してください。

• checkpoint

  形式: 真偽値 (default: false)

  説明: 実行中および終了時の状態を定期的にファイルに出力します。実行が中断した場合に、チェックポイントから実行を再開できます。

• checkpoint_steps

  形式: 整数 (default: 16,777,216)

  説明: 次のチェックポイントまでの繰り返し回数を指定します。繰り返し回数は、mapper の場合はグリッド点の数、bayes の場合は探索点の評価回数、モンテカルロ法(exchange, pamc) の場合は local update の回数です。 デフォルト値は十分大きな数が設定されています。チェックポイント機能を利用するには、 checkpoint = true を指定した上で、 checkpoint_steps または checkpoint_interval の少なくとも一方を設定してください。

• checkpoint_interval

  形式: 実数 (default: 31,104,000)

  説明: 次のチェックポイントまでの経過時間を指定します。単位は秒です。 デフォルト値は十分大きな数(360日)が設定されています。チェックポイント機能を利用するには、 checkpoint = true を指定した上で、 checkpoint_steps または checkpoint_interval の少なくとも一方を設定してください。

• checkpoint_file

  形式: 文字列 (default: "status.pickle")

  説明: 実行中の状態を書き出すファイル名を指定します。ファイルはプロセスごとの出力ディレクトリに書き出されます。過去3世代分のファイルが .1, .2, .3 の suffix を付けて保存されます。

各種アルゴリズムの詳細および入出力ファイルは 探索アルゴリズム を参照してください。