1 个不稳定版本
0.1.0 | 2022 年 5 月 16 日 |
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#1144 在 算法
在 gosh-optim 中使用
140KB
2K SLoC
LBFGS
从 Naoaki Okazaki 的 C 库 libLBFGS 端口移植而来的快速且安全的 Rust 实现版本,包含 LBFGS 和 OWL-QN 算法。
请查看 rust-liblbfgs,它提供了围绕原始 C 代码的工作包装器。
动机
- 将本地的 LBFGS 实现引入 Rust 社区。
- 了解一个优秀的优化算法在现实世界中的实现方式。
- 学习如何“在飞行中更换喷气发动机” URL
- 通过 Rust 的高级抽象使其更具可维护性。
- 改进以满足我在计算化学方面的需求。
待办事项
- 与 rayon 并行
- 支持 SIMD
- 添加选项以禁用仅梯度优化的线搜索
- 修复从 liblbfgs 继承的问题 URL
特性
- 干净且安全的 Rust 实现。
- OWL-QN 算法。
- 基于闭包的回调接口。
- 阻尼 L-BFGS 算法。
用法
// 0. Import the lib
use liblbfgs::lbfgs;
const N: usize = 100;
// 1. Initialize data
let mut x = [0.0 as f64; N];
for i in (0..N).step_by(2) {
x[i] = -1.2;
x[i + 1] = 1.0;
}
// 2. Defining how to evaluate function and gradient
let evaluate = |x: &[f64], gx: &mut [f64]| {
let n = x.len();
let mut fx = 0.0;
for i in (0..n).step_by(2) {
let t1 = 1.0 - x[i];
let t2 = 10.0 * (x[i + 1] - x[i] * x[i]);
gx[i + 1] = 20.0 * t2;
gx[i] = -2.0 * (x[i] * gx[i + 1] + t1);
fx += t1 * t1 + t2 * t2;
}
Ok(fx)
};
let prb = lbfgs()
.with_max_iterations(5)
.with_orthantwise(1.0, 0, 99) // enable OWL-QN
.minimize(
&mut x, // input variables
evaluate, // define how to evaluate function
|prgr| { // define progress monitor
println!("iter: {:}", prgr.niter);
false // returning true will cancel optimization
}
)
.expect("lbfgs owlqn minimize");
println!("fx = {:}", prb.fx);
回调函数是本地的 Rust FnMut 闭包,可以捕获/更改环境中的变量。
完整的代码和注释可以在 examples/sample.rs 中找到。
运行示例
cargo run --example sample
依赖项
~9–20MB
~281K SLoC