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openmdao - OpenMDAO：如何解决“numpy.ndarray”对象没有属性“log”错误

问题描述

我是 OpenMDAO 的新手，正在尝试解决优化问题。当我运行代码时，我收到以下错误“'numpy.ndarray' object has no attribute 'log'”无法解决问题？有什么建议么？

我已经查看了 OpenMDAO 文档。

错误消息：“numpy.ndarray”对象没有属性“log”

from __future__ import division, print_function
import openmdao.api as om
import numpy as np

class Objective (om.ExplicitComponent):
    def setup(self):
        self.add_input('mu1', val = 3.84)
        self.add_input('mu2', val = 3.84)    

        self.add_output('f', val = 0.00022)

        # Finite difference all partials.
        self.declare_partials('*', '*', method='fd')

    def compute(self, inputs, outputs):
        mu1 = inputs['mu1']
        mu2 = inputs['mu2']

        outputs['f'] = np.log((mu1*(0.86))/(1.0-(mu1*0.14)))+np.log((mu2*(0.86))/(1.0-(mu2*0.14)))

# build the model
prob = om.Problem()
indeps = prob.model.add_subsystem('indeps', om.IndepVarComp())
indeps.add_output('mu1', 3.84)
indeps.add_output('mu2', 3.84)  

prob.model.add_subsystem('obj', Objective())
prob.model.add_subsystem('cnst', om.ExecComp('g = 7924.8 - 2943.0*(np.log(mu1)) - 2943.0*(np.log(mu2))'))

prob.model.connect('indeps.mu1', 'obj.mu1')
prob.model.connect('indeps.mu2', 'obj.mu2')
prob.model.connect('indeps.mu1', 'cnst.mu1')
prob.model.connect('indeps.mu2', 'cnst.mu2')

# setup the optimization
prob.driver = om.ScipyOptimizeDriver()
prob.driver.options['optimizer'] = 'COBYLA'

prob.model.add_design_var('indeps.mu1', lower=0.0, upper=5.0)
prob.model.add_design_var('indeps.mu2', lower=0.0, upper=5.0)
prob.model.add_objective('obj.f')
prob.model.add_constraint('cnst.g', lower=0.0, upper=0.0)

prob.setup()
prob.run_driver()

标签： openmdao

解决方案

问题在于您的 ExecComp 的定义。你有np.log，但你只是想要的字符串解析工作的方式log。

试试这个：

'g = 7924.8 - 2943.0*(log(mu1)) - 2943.0*(log(mu2))'

有了这个改变，我得到了：

   Normal return from subroutine COBYLA

   NFVALS =   46   F = 3.935882E+00    MAXCV = 2.892193E-10
   X = 3.843492E+00   3.843491E+00
Optimization Complete

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