Time f#中断函数评估

我必须最小化一个相当复杂的函数。对于最小化，我使用极端优化库中的非线性程序。因为无法找到全局最小值，所以我使用不同的起始点，然后选择“最佳最小值”。我的问题是可能会有一些起点，评估可能需要很长时间。在F#中是否有一些通用的方法，或者在极端优化中是否有一些特殊的方法，停止评估，比如说在10分钟后，然后给出一个返回[nan；nan；nan；nan；nan；nan]的列表

let funcFindPara (startpoint:float list) func = 

    let nlp = new NonlinearProgram(6)

    // add the function
    nlp.ObjectiveFunction <- (fun x -> func x.[0] x.[1] x.[2] x.[3] x.[4] x.[5])

    // add lineare constraints
    nlp.AddLinearConstraint("a + d > 0", Vector.Create(1.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0), 1.0e-5, infinity) |> ignore
    nlp.AddLinearConstraint("c > 0", Vector.Create(0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0), 1.0e-5, infinity) |> ignore
    nlp.AddLinearConstraint("d > 0", Vector.Create(0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0), 1.0e-5, infinity) |> ignore
    nlp.AddLinearConstraint("gamma > 0", Vector.Create(0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0), 1.0e-5, infinity) |> ignore
    nlp.AddLinearConstraint("0 < rho_infty <= 1", Vector.Create(0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0), 1.0e-5, 1.0) |> ignore

    // add nonlinear constrains 
    // gamma <= -ln(rho_infty)
    nlp.AddNonlinearConstraint((fun (x : Vector) -> x.[4] + log(x.[5])), ConstraintType.LessThanOrEqual, 0.0, (fun (x : Vector) -> fun (y : Vector) -> 
          y.[0] <- 0.0 
          y.[1] <- 0.0 
          y.[2] <- 0.0
          y.[3] <- 0.0
          y.[4] <- 1.0
          y.[5] <- 1.0 / x.[5]
          y
        )
    ) |> ignore

    // add starting point
    nlp.InitialGuess <- Vector.Create(startpoint.[0], startpoint.[1], startpoint.[2], startpoint.[3], startpoint.[4], startpoint.[5])

    // solve
    let solution = nlp.Solve()

    // return list with parameters
    List.init 6 (fun index -> solution.[index])

让funcFindPara（起始点：浮点列表）func=
设nlp=新的非线性程序（6）
//添加函数
nlp.ObjectiveFunction函数x[0]x[1]x[2]x[3]x[4]x[5]）
//添加线性约束
nlp.AddLinearConstraint（“a+d>0”，Vector.Create（1.0,0.0,0.0,1.0,0.0,0.0），1.0e-5，无穷大）|>忽略
nlp.AddLinearConstraint（“c>0”，Vector.Create（0.0,0.0,1.0,0.0,0.0,0.0），1.0e-5，无穷大）|>忽略
nlp.AddLinearConstraint（“d>0”，Vector.Create（0.0,0.0,0.0,1.0,0.0,0.0），1.0e-5，无穷大）|>忽略
nlp.AddLinearConstraint（“gamma>0”，Vector.Create（0.0,0.0,0.0,1.0,0.0），1.0e-5，无穷大）|>忽略
nlp.AddLinearConstraint（“0async{}

包装函数，并将其传递给

RunSynchronously

以及超时：

let withTimeout f timeout defaultValue =
    try Async.RunSynchronously((async { return f() }), timeout)
    with :? System.TimeoutException -> defaultValue

let longFn() = 
    System.Threading.Thread.Sleep(5000)
    [1.0; 2.0; 3.0]

//Usage
withTimeout longFn 2000 [nan; nan; nan]

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我不熟悉这个库，如果它实现了协作取消（例如，通过Task Parallel library->

CancellationToken

），那么它应该很容易。否则，据我所知，几乎不可能在同一个过程中安全地中止工作。