Python 如何将整数变量添加到openmdao驱动程序？

我被这个错误弄糊涂了。为什么要提出这个问题？我能告诉openmdao我没有梯度，可以使用有限差分吗？为什么这是提高儿童体重，而不是埃塔

我可以通过将所有变量初始化为浮点来解决这个问题（例如，

root.add（'childWeight'，IndepVarComp（'x'，100））

->

root.add（'childWeight'，IndepVarComp（'x'，100.0））

），但我想了解为什么会出现这个错误

from openmdao.api import Component, Group, Problem, ScipyOptimizer, IndepVarComp

class gym(Component):
    def __init__(self):
        super(gym, self).__init__()
        self.add_param('eta', 0.01)
        self.add_param('childWeight', 240)

        self.add_output('acc', 1)

    def solve_nonlinear(self, params, unknowns, resids):
        <...... parameters are used to produce objective "acc" ...>
        unknowns["acc"] = ....

top = Problem()
root = top.root = Group()
root.add('gym', gym())
top.driver = ScipyOptimizer()
top.driver.options['optimizer'] = 'BFGS'

root.add('eta',IndepVarComp('x', 0.01))
root.add('childWeight', IndepVarComp('x',100))

root.connect('eta.x', 'gym.eta')
root.connect('childWeight.x', 'gym.childWeight')

top.driver.add_desvar('eta.x', 0, 1.0)
top.driver.add_desvar('childWeight.x', 0, 1000)

top.driver.add_objective('gym.acc')
top.setup()
top.run()

来自openmdao.api导入组件、组、问题、ScipyOptimizer、IndepVarComp
班级健身房（部分）：
定义初始化（自）：
超级（健身，自我）。\uuuuu初始
自我添加参数（'eta'，0.01）
自我添加参数（'childWeight'，240）
自加输出（'acc'，1）
def solve_非线性（自、参数、未知数、残差）：
未知数[“acc”]=。。。。
top=问题（）
root=top.root=Group（）
root.add（'gym'，gym（））
top.driver=ScipyOptimizer（）
top.driver.options['optimizer']='BFGS'
root.add（'eta'，IndepVarComp（'x'，0.01））
root.add（'childWeight'，IndepVarComp（'x'，100））
root.connect（'eta.x'，'gym.eta'）
root.connect（'childWeight.x'，'gym.childWeight'）
顶部驱动程序添加数据变量（'eta.x'，0，1.0）
top.driver.add_desvar（'childWeight.x'，0，1000）
顶部。驾驶员。添加目标（'gym.acc'））
top.setup（）
top.run（）

引起错误

  File "script.py", line 98, in <module>
    top.setup()
  File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/openmdao/core/problem.py", line 694, in setup
    self.driver._setup()
  File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/openmdao/drivers/scipy_optimizer.py", line 91, in _setup
    super(ScipyOptimizer, self)._setup()
  File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/openmdao/core/driver.py", line 115, in _setup
    (item_name, name, oname))
RuntimeError: Parameter 'childWeight.x' is a 'pass_by_obj' variable and can't be used with a gradient based driver of type 'BFGS'.

文件“script.py”，第98行，在
top.setup（）
文件“/usr/local/lib/python2.7/site packages/openmdao/core/problem.py”，第694行，在安装程序中
self.driver.\u setup（）
文件“/usr/local/lib/python2.7/site packages/openmdao/drivers/scipy_optimizer.py”，第91行，在_设置中
超级（ScipyOptimizer，self）。\u setup（）
文件“/usr/local/lib/python2.7/site packages/openmdao/core/driver.py”，第115行，在安装程序中
（项目名称、名称、名称）
运行时错误：参数'childWeight.x'是'pass_by_obj'变量，不能与'BFGS'类型的基于渐变的驱动程序一起使用。

问题出在这一行

root.add('childWeight', IndepVarComp('x',240))

您已经创建了一个整数变量。请尝试以下方法：

root.add('childWeight', IndepVarComp('x',240.))

如果要使用有限差分，还需要：

top.root.fd_options['force_fd'] = True

---

我认为出现此错误是因为

childWeight

的默认值是作为整数240而不是浮点240.0提供的。如果您确保您的设计变量始终具有作为浮点的默认值，则不应将它们归类为pass_by_obj变量。

因此，没有办法将整数变量添加到基于渐变的驱动程序中吗？根据定义，没有。基于渐变的优化器需要渐变（导数），而渐变不是为整数变量定义的。