Pyomo-IPOPT：求解器落入局部最小值，如何避免？

Question

我試圖解決一個優化問題，包括找到高維（10+）單調函數的全局最大值（如在每個方向上單調）。 約束使得他們用平面切割搜索空間。

我已經在pyomo編寫了整個pyomo ，我正在使用ipopt解算器。 在大多數情況下，我相信它會成功融合到全球最優。 但是如果我對約束有所了解，我發現它有時會收斂到局部最小值。

它看起來像是一種勘探開發權衡。 我已經研究了可以傳遞給ipopt的選項，並且列表很長，以至於我無法理解要使用哪些參數來幫助收斂到全局最小值。

編輯：

解決方案的兩個提示：

我現在使用多個啟動：

 opt = SolverFactory('multistart') results = opt.solve(self.model, solver='ipopt', strategy='midpoint_guess_and_bound')

到目前為止，這讓我對融合感到滿意。

Answer 1

對不起，IPOPT是一個本地解算器。 如果您真的想找到全局解決方案，可以使用Baron，Couenne或Antigone等全局求解器。 需要權衡：全局解算器速度較慢，可能無法解決大問題。

或者，您可以幫助本地解算器獲得良好的初始點。 請注意，在這方面，活動集方法通常比內點方法更好。 有時候使用多重算法來防止糟糕的局部最優：使用一堆不同的起點。 Pyomo有一些設施可以做到這一點（參見文檔）。