关于多个scheduler nodes，多种优化算法的问题

lee3000

哪位大侠有modeFRONTIER环境下，多学科优化的算例，或者培训教程？能否共享一下？非常谢谢！

[ 本帖最后由 北极熊甲 于 2007-12-16 23:59 编辑 ]

ggbaby

就在这个论坛上就有，认真找找。

lee3000

真没有找到啊，版主

北极熊甲

http://www.simwe.com/forum/viewt ... 4631&highlight=

lee3000

谢谢两位版主 非常谢谢
不过，这些例子并不是 MDO 的例子，而只是基础应用，即一个Project中只有 1 个外部执行程序（shell程序，matlab程序，excel程序等）。我现在的情况是，想在modeFRONTIER的环境里，解决多个外部执行程序之间的耦合，以及多目标优化的问题。

北极熊甲

呵呵，就是流程稍微多点嘛，简单的会了，流程多点的应该很简单的吧？

你的难点在哪里呢？

你能不能把你的问题画个简图发上来，让ggbaby在不涉秘的前提下，给你找个类似的

[ 本帖最后由 北极熊甲 于 2007-12-14 22:40 编辑 ]

ggbaby

我发了很多的例子啊，都是好几个软件集成的。自己认真找找。

imjacksong

估计这位兄弟想找个现成的，可是又不想说哪几个学科（程序）的耦合。

lee3000

我仔细阅读了版上的mF应用集合，确有很多软件集成的。这些软件Applications之间的连接都是基于序列或者并行的方式组成。各Application的作用集中在MDA（analysis）,它们单独并不构成优化的回路。

我现在的问题是：
      假设学科A（比如用ANSYS）优化应力分布，学科B（比如CFD）优化流场压力分布。针对同一个结构，它们是独立优化的。
     现在要考虑独立优化之后的耦合优化问题，即把这两个系统都当成大系统优化的两个小子系统。对于此种分层优化形式，MDO中有一个协调优化算法CO（Collaborative Optimization Approach）。
   
请问 ggbaby 是否有这样的例子？

北极熊甲

没看出你的问题有什么特别的地方？

我在怀疑你是否仔细看国mF的帮助文档了？你是否掌握了基本流程的建立了？

如果以上2个问题你都回答是是，那么你因该很容易搞定你的问题的。

lee3000

这些例子中出现过两个schedules吗？有两个独立的DOE模块吗？

我仔细看了mF的第5章关于建立流程的
我已经使用mF算过n个例子了

北极熊甲

原帖由 lee3000 于 2007-12-16 20:37 发表
这些例子中出现过两个schedules吗？有两个独立的DOE模块吗？

我仔细看了mF的第5章关于建立流程的
我已经使用mF算过n个例子了

的确，mF只容许有一个scheduler node，但你想想，这是合理的。

呵呵，这个问题我也曾问过 cdaj的工程师，他们的回答很含糊（也可能是我没有听懂）

我认为是这样的：

1）两种，或多种优化算法的是不能随便乱掺合在一起的，可以顺序组合

你想：

A优化算法就像是一个勺子，去找出锅里面最大的那块肉------用的勺子的那种动作（普通话怎么说？盛？）
B优化算法就像是一个叉子，去找出锅里面最大的那块肉------用的是扎
C优化算用就像是一双筷子，去找出锅里面最大的那块肉------用的是夹

他们用的动作都不同，你让他们怎么混在一起找最大的肉？

但是，当然你可以这么顺序地来，一个完了一个来：先盛出比较大的一碗肉，在扎主比较大的几块，最后用筷子夹出来那个最大最大的来。

水平有限，比喻不当之处，还望见谅。
----------------------------------------------------

你说的多个DOE？

这个是可以实现的，你把一个优化完成的结果，在当做输入来做，可以通过excel宏等有引入个excelbook嘛，但是优化算法必须得是一个或顺序的多个。

ggbaby应该有这方面的例子，如果方便的话，还望贴出来个。

ggbaby

原帖由 lee3000 于 2007-12-15 20:27 发表
我仔细阅读了版上的mF应用集合，确有很多软件集成的。这些软件Applications之间的连接都是基于序列或者并行的方式组成。各Application的作用集中在MDA（analysis）,它们单独并不构成优化的回路。

我现在的问 ...
假设学科A（比如用ANSYS）优化应力分布，学科B（比如CFD）优化流场压力分布。针对同一个结构，它们是独立优化的。
   现在要考虑独立优化之后的耦合优化问题，即把这两个系统都当成大系统优化的两个小子系统。对于此种分层优化形式，MDO中有一个协调优化算法CO（Collaborative Optimization Approach）。

我有几个个问题，先要搞清楚，
首先A与B是怎么关联的？
如果A与B没有关联，那么你分两次做，分别做两个东西不就可以了？
如果有关联，或者说是并行的，那不就是在一个Scheduler下面么？
另外如果有关联，且AB是互相影响的是不是应该加上一个MPCCI做耦合？
我觉得先弄清楚这些我才好说其他的。
或者楼主把你的实际问题说清楚，我好知道你为什么要用两种SCHEDULER.

lee3000

非常谢谢两位版主的热心解答，非常感谢！受益很多！

（1) 今天上午，我再次仔细阅读了手册的4.1.1－DOE Node 和4.1.2－Scheduler 两节，modeFRONTIER 3.2.0版本下，一个Project内只支持一个DOE，一个Scheduler。
     
（2) 这两天我把mF处理Application的几种方式都测试了一下。这几种方式是Independent， Serial，Parallel等，通过一个实际例子证实它们的结果是相同的。
       在这几个例子中，Applications都是共用一个DOE和Scheduler的，即它们实际上借用系统的数据交换在完成各自的优化。

       论坛上的ggbaby提供的算例也是这样的。
   
  （3) 讨论两个系统的关联，当然是来源于实际。比如船的舵板，在水中需要考虑流体的作用，也需要考虑结构的强度，它们可以用CFD和ANSYS来描述。论坛内的例子中有关于CFD和ANSYS集成在mF的环境下工作的。但是 ，请一定注意到，CFD和ANSYS的作用，仅仅是学科的分析（analysis），并不是优化（Optimization）。在legal work flow中，虽然它们各自都和目标和约束联系起来，但是Optimization的工作内容是由mF来完成的，并不是这两个软件自己完成的！

      mF的所谓集成 ，实际上是集成CAE软件的计算功能。

     （ANSYS自己带优化功能的！CFD应该也有的吧？－－它们集成在mF的环境里，不是优化，是计算！）
  
    （4）我面临的问题，恰恰是：A小组用CFD完成了舵板的线型设计（最优），B小组用ANSYS完成了舵板的结构优化，如何在mF的环境下，如何综合这两个优化模型？

         假设它们的外部线型模型都是CATIA建立的。
        
         这次，我的问题是否描述清楚了？

      （5）按多学科优化（MDO）对算法的分类，对于这样的优化模型是有CO算法，CSSO算法，BLISS算法等等，比如iSIGHT或者ModelCenter是能够处理这样的模型的。


        再次谢谢两位版主的回复。

北极熊甲

原帖由 lee3000 于 2007-12-17 21:11 发表
非常谢谢两位版主的热心解答，非常感谢！受益很多！

（1) 今天上午，我再次仔细阅读了手册的4.1.1－DOE Node 和4.1.2－Scheduler 两节，modeFRONTIER 3.2.0版本下，一个Project内只支持一个DOE，一个Schedul ...

1. 你的意思是；

现在已经有了：
1）A小组用CFD完成了舵板的线型设计（最优）
2）B小组用ANSYS完成了舵板的结构优化

对吧？

2. 我没有用过ISIGHT，你的意思是说：在有了这两个结果的基础上，ISIGHT接着还可以找出一个同时考虑这两个目标的最有设计，对吧？

3.如果上面你的回答都是是的话：

1）mF没有这样的功能：在得到了多个单目标的优化后，接着综合多个单目标结果来得到一个多目标的优化结果
2）如果你要找这样的多目标优化，mF是从一开始就寻找的，不是再找到各个单目标优化结果后，再综合得到一个多目标优化的结果

----------------------

不知道我对你的问题理解是否正确？请ggbaby看一下吧

[ 本帖最后由 北极熊甲 于 2007-12-17 22:49 编辑 ]

ggbaby

原帖由 lee3000 于 2007-12-17 21:11 发表
非常谢谢两位版主的热心解答，非常感谢！受益很多！

（1) 今天上午，我再次仔细阅读了手册的4.1.1－DOE Node 和4.1.2－Scheduler 两节，modeFRONTIER 3.2.0版本下，一个Project内只支持一个DOE，一个Schedul ...我面临的问题，恰恰是：A小组用CFD完成了舵板的线型设计（最优），B小组用ANSYS完成了舵板的结构优化，如何在mF的环境下，如何综合这两个优化模型？www.simwe.com+n&K3m

我大概有一点了解了，不过有几个问题我需要说明一下：
1. Ansys的优化功能与MF相比，你可以认为他几乎没有，
2.CFD软件本身也没有优化功能
你的观点是两个不同的科室先分别优化然后再综合起来，这个在MF是如下实现的，
A科室与B科室都有MF软件，然后分别提交给计算机计算（我们做大系统的时候一个都使用一个QUEUE管理软件）
比如说A,B室分别做了ANSYS与CFD的计算，
那么在完成分别优化的阶段这两个优化结果读入MF中，然后在MF中应用MOGT算法来计算，那么MOGT实际上是把一个多目标问题实际上分成了两个单目标的问题，然后进行权衡。
其实也也可以用多目标的算法加入MCDM来直接权衡与优化，我主要是不明白，你为什么要先把那两个A,B室的东西分开优化，另外，你说的Isight与MODECENTER都有的那个功能是需要有多个License的，（我们公司在日本是MF和Modecenter的代理，但是MF卖的远远比Modecenter好，Modecenter的Bug不是一般的多）。

另外，3.2太老了，我们都用4.0了。。

lee3000

两位版主的内容先容我消化一下吧。

1) 对单目标和多目标的问题，当然不是先一个个单目标求好，再用软件去综合权衡得到多目标优化的解。它肯定是从一开始就是多目标的。

2) A科室攻CFD时，它只考虑B科室给它的边界条件，并且此边界条件在A的计算和优化过程中一直是不变化的。对B科室攻ANSYS也是一样的。
      以舵板为例，CFD计算时，仅仅考虑舵板的外形，不考虑它在水压力下的变形。ANSYS计算时，认为水的压力是恒定的，不考虑由于结构变形引起的流场不均匀后反过来对结构的影响。通常在实际工作中，这个界面的变化是忽略了的。故，实际的情况往往不是这样的。A和B的结果是会相互影响的，这也是MDO盛行的根本理由之一吧。
      将A和B的人员揉合在一起？好像有管理上的难度
3) ggbaby也提到了，“分别做了ANSYS与CFD的计算, 那么在完成分别优化的阶段.......”。注意，这里并不是“这两个优化结果读入MF中”，是  计算结果 ！
    其实，优化工作是交给mF做的，不管用不用MOGT！也不管串行或并行执行！和license也没有关系！
    请再回到我原先的帖子，我关心CAE软件本身的优化回路，故会冒出独立DOE和Scheduler的问题。
4) 我只是陈述一个现代科技分工的现状，不是 要 “那两个A,B室的东西分开优化”，是他们自己会在自己的专业领域进行优化工作！你公司在做优化，别的公司也在做优化，你们为什么要分开做优化？why？Just a joke。
5) mF的“多目标的算法加入MCDM来直接权衡与优化”功能是很棒的，特别是基于GA的MADM，很不错。不知道ggbaby能否提供mF计算非线型效用函数和权值的技术资料呢？
6) iSIGHT对你所说的分布工作是需要多个License的吗？我不知道，惭愧。“MOGT实际上是把一个多目标问题实际上分成了两个单目标的问题，然后进行权衡。”这个说法有新意。
7) “我们公司在日本是MF和Modecenter的代理”－－mF在日本的代理是CDAJ公司，你们公司在日本开了分店也卖mF？不错啊。还是－你们是日本公司在中国的分店？ 有点混哦。。。
ModelCenter听说过，没有试用过，好像和iSIGHT是齐名的？
8) 我看到ggbaby给出的好多例子都是2.5版本的。。。。。。
    够用，即可。
    呵呵，还是我的老问题，4.0能支持两个DOEs？

ggbaby

原帖由 lee3000 于 2007-12-18 21:28 发表
两位版主的内容先容我消化一下吧。

1) 对单目标和多目标的问题，当然不是先一个个单目标求好，再用软件去综合权衡得到多目标优化的解。它肯定是从一开始就是多目标的。

2) A科室攻CFD时，它只考虑B科室给 ...

A科室攻CFD时，它只考虑B科室给它的边界条件，并且此边界条件在A的计算和优化过程中一直是不变化的。对B科室攻ANSYS也是一样的。仿真分析,有限元,模拟,计算,力学,航空,航天,ANSYS,MSC,ABAQUS,ALGOR,Adina,COMSOL,FEMLAB,Matlab,Fluent,p%@#q&T5W5P'Y2x:V3o
      以舵板为例，CFD计算时，仅仅考虑舵板的外形，不考虑它在水压力下的变形。ANSYS计算时，认为水的压力是恒定的，不考虑由于结构变形引起的流场不均匀后反过来对结构的影响。通常在实际工作中，这个界面的变化是忽略了的。故，实际的情况往往不是这样的。A和B的结果是会相互影响的，这也是MDO盛行的根本理由之一吧。

你要研究A+B,其中A与B是相互影响的，在MF中一般我们这么用 MF+(CFD+ANSYS+MPCCI)，其中MPCCI是专门弄耦合的软件。


5) mF的“多目标的算法加入MCDM来直接权衡与优化”功能是很棒的，特别是基于GA的MADM，很不错。不知道ggbaby能否提供mF计算非线型效用函数和权值的技术资料呢？
这个我没有，是保密的。

6) iSIGHT对你所说的分布工作是需要多个License的吗？我不知道，惭愧。

一般都需要多个LICENSE，如果你打算弄多个同时计算。

“MOGT实际上是把一个多目标问题实际上分成了两个单目标的问题，然后进行权衡。”这个说法有新意。仿真分析,有限元,模拟,计算,力学,航空,航天,ANSYS,MSC,ABAQUS,ALGOR,Adina,COMSOL,FEMLAB,Matlab,Fluent,CFD,CAE,CAD,CAM1N)s$O.?2^2e!})e

这个不是我说的，ESTECO的工程师说的。

7) “我们公司在日本是MF和Modecenter的代理”－－mF在日本的代理是CDAJ公司，你们公司在日本开了分店也卖mF？不错啊。还是－你们是日本公司在中国的分店？ 有点混哦。。。!F3c;R7y+I0\2`.{

我们就是一家公司。

ggbaby

另外，你说的两个SCHEDULER的问题，我确认了一下，不可以。

北极熊甲

原帖由 ggbaby 于 2007-12-20 09:45 发表



A科室攻CFD时，它只考虑B科室给它的边界条件，并且此边界条件在A的计算和优化过程中一直是不变化的。对B科室攻ANSYS也是一样的。仿真分析,有限元,模拟,计算,力学,航空,航天,ANSYS,MSC,ABAQUS,ALGOR,Adina ...

关于Multi Objective Game Theory (MOGT)，帮助中有不少信息

1. 7.1.11. Multi Objective Game Theory (MOGT)
   
2. This multi-objective algorithm is based on Game Theory (J.F.Nash), and in particular on Games between competitive players (or
   
3. objective functions).
   
4. The objectives and the variables of the optimization problem are decomposed among the players that, through the application of a
   
5. defined “number of iterations” of a deterministic mono-objective optimization algorithm, such as Simplex, try to optimize their
   
6. own objective function, influencing each other by the sharing of the best variables obtained after each step of the game. In other
   
7. words, each player is forced to optimize his variables following his objective, but is constrained by the value of the variables that
   
8. have been found at the end of each step by the other players, and that become fixed during his search.
   
9. The game continues for a defined number of steps, (“Maximum Number of Players Steps”) or until the “Nash Equilibrium Point”
   
10. is found. In the latter case, each player have completely optimized his objective, thus the variables found by each player represent
    
11. the best compromise of all the competitive objectives.
    
12. The initial decomposition of variables and objectives is random but, in the following steps, it is changed accordingly to statistical
    
13. analysis. By t-Student test, in fact, it is possible to determine statistically if a variable is really significant for the objective to
    
14. which it is assigned and, if the significance percentage is lower than a fixed “Threshold Value”, it is assigned to another player in
    
15. the next step.
    
16. The algorithm enlarges to multi-objective problems the particular robustness of Simplex in mono-objective problems, and seems
    
17. References
    
18. 323
    
19. to be particularly efficient in highly constrained and non-linear problems. It can be used to find a good set of not-dominated solutions
    
20. by a very few number of computations if compared to any other multi-objective algorithm, whose post-application using the
    
21. results obtained by it as initialization can accelerate remarkably the search of the Pareto front.
    
22. A full description of this algorithm, completed by some mathematical tests, is available in the paper A new Algorithm based on
    
23. Game Theory for Robust and Fast Multi-Objective Optimization [./files/Schedulers/Nash.pdf].

复制代码

美丽心灵看过吗？这个nash就是那个nash吧，呵呵