stogo/stogo.cc

   1 // A C-callable front-end to the StoGO global-optimization library.
   2 //  -- Steven G. Johnson
   3
   4 #include "stogo.h"
   5 #include "global.h"
   6
   7 class MyGlobal : public Global {
   8 protected:
   9   objective_func my_func;
  10   void *my_data;
  11
  12 public:
  13
  14   MyGlobal(RTBox D, GlobalParams P, objective_func func, void *data) : Global(D, 0, 0, P), my_func(func), my_data(data) {}
  15
  16   virtual double ObjectiveGradient(RCRVector xy, RVector &grad, whichO which){
  17     ++numeval;
  18     switch (which) {
  19     case GRADIENT_ONLY:
  20     case OBJECTIVE_AND_GRADIENT:
  21       return my_func(xy.GetLength(), xy.raw_data_const(), grad.raw_data(), my_data);
  22     case OBJECTIVE_ONLY:
  23       return my_func(xy.GetLength(), xy.raw_data_const(), NULL, my_data);
  24     }
  25   }
  26 };
  27
  28 int stogo_minimize(int n,
  29                    objective_func fgrad, void *data,
  30                    double *x, double *fmin,
  31                    const double *l, const double *u,
  32                    long int maxeval, long int maxtime)
  33 {
  34   GlobalParams params;
  35
  36   // FIXME: WTF do these parameters mean?
  37   params.det_pnts=2*n+1; params.rnd_pnts=0;
  38   params.eps_cl=0.1; params.rshift=0.3;
  39   params.mu=1.0E-4;
  40
  41   params.maxtime = maxtime;
  42   params.maxeval = maxeval;
  43
  44   TBox D(n);
  45   for (int i = 0; i < n; ++i) {
  46     D.lb(i) = l[i];
  47     D.ub(i) = u[i];
  48   }
  49
  50   MyGlobal Problem(D, params, fgrad, data);
  51   RVector dummyvec(n);
  52   Problem.Search(-1, dummyvec);
  53
  54   if (Problem.NoMinimizers())
  55     return 0;
  56
  57   *fmin = Problem.OneMinimizer(dummyvec);
  58   for (int i = 0; i < n; ++i) x[i] = dummyvec(i);
  59   return 1;
  60 }