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     return 0.0;
  26   }
  27 };
  28
  29 int stogo_minimize(int n,
  30                    objective_func fgrad, void *data,
  31                    double *x, double *fmin,
  32                    const double *l, const double *u,
  33                    long int maxeval, double maxtime)
  34 {
  35   GlobalParams params;
  36
  37   // FIXME: WTF do these parameters mean?
  38   params.det_pnts=2*n+1; params.rnd_pnts=0;
  39   params.eps_cl=0.1; params.rshift=0.3;
  40   params.mu=1.0E-4;
  41
  42   params.maxtime = maxtime;
  43   params.maxeval = maxeval;
  44
  45   TBox D(n);
  46   for (int i = 0; i < n; ++i) {
  47     D.lb(i) = l[i];
  48     D.ub(i) = u[i];
  49   }
  50
  51   MyGlobal Problem(D, params, fgrad, data);
  52   RVector dummyvec(n);
  53   Problem.Search(-1, dummyvec);
  54
  55   if (Problem.NoMinimizers())
  56     return 0;
  57
  58   *fmin = Problem.OneMinimizer(dummyvec);
  59   for (int i = 0; i < n; ++i) x[i] = dummyvec(i);
  60   return 1;
  61 }