LBFGS

从Naoaki Okazaki的C库libLBFGS移植的LBFGS和OWL-QN算法的快速且安全的Rust实现。

查看rust-liblbfgs以获取原始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如何在现实中实现。
• 了解如何“在飞行中更换喷气发动机” URL
• 通过Rust高级抽象使其更易于维护。
• 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。

完整的带注释的代码在examples/sample.rs中可用。

运行示例

cargo run --example sample