source: branches/dev/Algorithm/IpPDFullSpaceSolver.cpp @ 524

Last change on this file since 524 was 524, checked in by andreasw, 15 years ago

added further timed tasks

  • Property svn:eol-style set to native
  • Property svn:keywords set to Author Date Id Revision
File size: 27.3 KB
Line 
1// Copyright (C) 2004, 2005 International Business Machines and others.
2// All Rights Reserved.
3// This code is published under the Common Public License.
4//
5// $Id: IpPDFullSpaceSolver.cpp 524 2005-09-21 03:29:53Z andreasw $
6//
7// Authors:  Carl Laird, Andreas Waechter     IBM    2004-08-13
8
9#include "IpPDFullSpaceSolver.hpp"
10#include "IpDebug.hpp"
11
12namespace Ipopt
13{
14
15#ifdef IP_DEBUG
16  static const Index dbg_verbosity = 0;
17#endif
18
19  PDFullSpaceSolver::PDFullSpaceSolver(AugSystemSolver& augSysSolver,
20                                       PDPerturbationHandler& perturbHandler)
21      :
22      PDSystemSolver(),
23      augSysSolver_(&augSysSolver),
24      perturbHandler_(&perturbHandler),
25      dummy_cache_(1)
26  {
27    DBG_START_METH("PDFullSpaceSolver::PDFullSpaceSolver",dbg_verbosity);
28  }
29
30  PDFullSpaceSolver::~PDFullSpaceSolver()
31  {
32    DBG_START_METH("PDFullSpaceSolver::~PDFullSpaceSolver()",dbg_verbosity);
33  }
34
35  void PDFullSpaceSolver::RegisterOptions(SmartPtr<RegisteredOptions> roptions)
36  {
37    roptions->AddLowerBoundedIntegerOption(
38      "min_refinement_steps",
39      "Minimum number of iterative refinement steps per linear system solve.",
40      0, 1,
41      "Iterative refinement (on the full unsymmetric system) is performed for "
42      "each right hand side.  This option determines the minimum number "
43      "of iterative refinements (i.e. at least \"min_refinement_steps\" "
44      "iterative refinement steps are enforced per right hand side.)");
45    roptions->AddLowerBoundedIntegerOption(
46      "max_refinement_steps",
47      "Maximum number of iterative refinement steps per linear system solve.",
48      0, 10,
49      "Iterative refinement (on the full unsymmetric system) is performed for "
50      "each right hand side.  This option determines the maximum number "
51      "of iterative refinement steps.");
52    roptions->AddLowerBoundedNumberOption(
53      "residual_ratio_max",
54      "Iterative refinement tolerance",
55      0.0, true, 1e-10,
56      "Iterative refinement is performed until the residual test ratio is "
57      "less than this tolerance (or until \"max_refinement_steps\" refinement "
58      "steps are performed).");
59    roptions->AddLowerBoundedNumberOption(
60      "residual_ratio_singular",
61      "Threshold for declaring linear system singular after failed iterative refinement.",
62      0.0, true, 1e-5,
63      "If the residual test ratio is larger than this value after failed "
64      "iterative refinement, the algorithm pretends that the linear system is "
65      "singular.");
66    // ToDo Think about following option - are the correct norms used?
67    roptions->AddLowerBoundedNumberOption(
68      "residual_improvement_factor",
69      "Minimal required reduction of residual test ratio in iterative refinement.",
70      0.0, true, 0.999999999,
71      "If the improvement of the residual test ratio made by one iterative "
72      "refinement step is not better than this factor, iterative refinement "
73      "is aborted.");
74  }
75
76
77  bool PDFullSpaceSolver::InitializeImpl(const OptionsList& options,
78                                         const std::string& prefix)
79  {
80    // Check for the algorithm options
81    options.GetIntegerValue("min_refinement_steps", min_refinement_steps_, prefix);
82    options.GetIntegerValue("max_refinement_steps", max_refinement_steps_, prefix);
83    ASSERT_EXCEPTION(max_refinement_steps_ >= min_refinement_steps_, OPTION_INVALID,
84                     "Option \"max_refinement_steps\": This value must be larger than or equal to min_refinement_steps (default 1)");
85
86    options.GetNumericValue("residual_ratio_max", residual_ratio_max_, prefix);
87    options.GetNumericValue("residual_ratio_singular", residual_ratio_singular_, prefix);
88    ASSERT_EXCEPTION(residual_ratio_singular_ > residual_ratio_max_, OPTION_INVALID,
89                     "Option \"residual_ratio_singular\": This value must be larger than residual_ratio_max.");
90    options.GetNumericValue("residual_improvement_factor", residual_improvement_factor_, prefix);
91
92    // Reset internal flags and data
93    augsys_improved_ = false;
94
95    if (!augSysSolver_->Initialize(Jnlst(), IpNLP(), IpData(), IpCq(),
96                                   options, prefix)) {
97      return false;
98    }
99
100    return perturbHandler_->Initialize(Jnlst(), IpNLP(), IpData(), IpCq(),
101                                       options, prefix);
102  }
103
104  void PDFullSpaceSolver::Solve(Number alpha,
105                                Number beta,
106                                const IteratesVector& rhs,
107                                IteratesVector& res,
108                                bool allow_inexact)
109  {
110    DBG_START_METH("PDFullSpaceSolver::Solve",dbg_verbosity);
111
112    // Timing of PDSystem solver starts here
113    IpData().TimingStats().PDSystemSolverTotal.Start();
114
115    DBG_PRINT_VECTOR(2, "rhs_x", *rhs.x());
116    DBG_PRINT_VECTOR(2, "rhs_s", *rhs.s());
117    DBG_PRINT_VECTOR(2, "rhs_c", *rhs.y_c());
118    DBG_PRINT_VECTOR(2, "rhs_d", *rhs.y_d());
119    DBG_PRINT_VECTOR(2, "rhs_zL", *rhs.z_L());
120    DBG_PRINT_VECTOR(2, "rhs_zU", *rhs.z_U());
121    DBG_PRINT_VECTOR(2, "rhs_vL", *rhs.v_L());
122    DBG_PRINT_VECTOR(2, "rhs_vU", *rhs.v_U());
123
124    // if beta is nonzero, keep a copy of the incoming values in res_ */
125    SmartPtr<IteratesVector> copy_res;
126    if (beta != 0.) {
127      copy_res = res.MakeNewIteratesVectorCopy();
128    }
129
130    // Receive data about matrix
131    SmartPtr<const Vector> x = IpData().curr()->x();
132    SmartPtr<const Vector> s = IpData().curr()->s();
133    SmartPtr<const SymMatrix> W = IpData().W();
134    SmartPtr<const Matrix> J_c = IpCq().curr_jac_c();
135    SmartPtr<const Matrix> J_d = IpCq().curr_jac_d();
136    SmartPtr<const Matrix> Px_L = IpNLP().Px_L();
137    SmartPtr<const Matrix> Px_U = IpNLP().Px_U();
138    SmartPtr<const Matrix> Pd_L = IpNLP().Pd_L();
139    SmartPtr<const Matrix> Pd_U = IpNLP().Pd_U();
140    SmartPtr<const Vector> z_L = IpData().curr()->z_L();
141    SmartPtr<const Vector> z_U = IpData().curr()->z_U();
142    SmartPtr<const Vector> v_L = IpData().curr()->v_L();
143    SmartPtr<const Vector> v_U = IpData().curr()->v_U();
144    SmartPtr<const Vector> slack_x_L = IpCq().curr_slack_x_L();
145    SmartPtr<const Vector> slack_x_U = IpCq().curr_slack_x_U();
146    SmartPtr<const Vector> slack_s_L = IpCq().curr_slack_s_L();
147    SmartPtr<const Vector> slack_s_U = IpCq().curr_slack_s_U();
148    SmartPtr<const Vector> sigma_x = IpCq().curr_sigma_x();
149    SmartPtr<const Vector> sigma_s = IpCq().curr_sigma_s();
150    DBG_PRINT_VECTOR(2, "Sigma_x", *sigma_x);
151    DBG_PRINT_VECTOR(2, "Sigma_s", *sigma_s);
152
153    bool done = false;
154    // The following flag is set to true, if we asked the linear
155    // solver to improve the quality of the solution in
156    // the next solve
157    bool resolve_with_better_quality = false;
158    // the following flag is set to true, if iterative refinement
159    // failed and we want to try if a modified system is able to
160    // remedy that problem by pretending the matrix is singular
161    bool pretend_singular = false;
162    bool pretend_singular_last_time = false;
163
164    // Beginning of loop for solving the system (including all
165    // modifications for the linear system to ensure good solution
166    // quality)
167    while (!done) {
168
169      bool solve_retval =
170        SolveOnce(resolve_with_better_quality, pretend_singular,
171                  *W, *J_c, *J_d, *Px_L, *Px_U, *Pd_L, *Pd_U, *z_L, *z_U,
172                  *v_L, *v_U, *slack_x_L, *slack_x_U, *slack_s_L, *slack_s_U,
173                  *sigma_x, *sigma_s, 1., 0., rhs, res);
174      resolve_with_better_quality = false;
175      pretend_singular = false;
176
177      if (!solve_retval) {
178        // If system seems not to be solvable, we set the search
179        // direction to zero, and hope that the line search will take
180        // care of this (e.g. call the restoration phase).  ToDo: We
181        // might want to use a more explicit cue later.
182        res.Set(0.0);
183        IpData().TimingStats().PDSystemSolverTotal.End();
184        return;
185      }
186
187      // Get space for the residual
188      SmartPtr<IteratesVector> resid = res.MakeNewIteratesVector(true);
189
190      ComputeResiduals(*W, *J_c, *J_d, *Px_L, *Px_U, *Pd_L, *Pd_U,
191                       *z_L, *z_U, *v_L, *v_U, *slack_x_L, *slack_x_U,
192                       *slack_s_L, *slack_s_U, *sigma_x, *sigma_s,
193                       alpha, beta, rhs, res, *resid);
194
195      Number residual_ratio =
196        ComputeResidualRatio(rhs, res, *resid);
197      Jnlst().Printf(J_DETAILED, J_LINEAR_ALGEBRA,
198                     "residual_ratio = %e\n", residual_ratio);
199      Number residual_ratio_old = residual_ratio;
200
201      // Beginning of loop for iterative refinement
202      Index num_iter_ref = 0;
203      bool quit_refinement = false;
204      while (!allow_inexact && !quit_refinement &&
205             (num_iter_ref < min_refinement_steps_ ||
206              residual_ratio > residual_ratio_max_) ) {
207
208        // To the next back solve
209        solve_retval =
210          SolveOnce(resolve_with_better_quality, false,
211                    *W, *J_c, *J_d, *Px_L, *Px_U, *Pd_L, *Pd_U, *z_L, *z_U,
212                    *v_L, *v_U, *slack_x_L, *slack_x_U, *slack_s_L, *slack_s_U,
213                    *sigma_x, *sigma_s, -1., 1., *resid, res);
214        DBG_ASSERT(solve_retval);
215
216        ComputeResiduals(*W, *J_c, *J_d, *Px_L, *Px_U, *Pd_L, *Pd_U,
217                         *z_L, *z_U, *v_L, *v_U, *slack_x_L, *slack_x_U,
218                         *slack_s_L, *slack_s_U, *sigma_x, *sigma_s,
219                         alpha, beta, rhs, res, *resid);
220
221        residual_ratio =
222          ComputeResidualRatio(rhs, res, *resid);
223        Jnlst().Printf(J_DETAILED, J_LINEAR_ALGEBRA,
224                       "residual_ratio = %e\n", residual_ratio);
225
226        num_iter_ref++;
227        // Check if we have to give up on iterative refinement
228        if (num_iter_ref>min_refinement_steps_ &&
229            (num_iter_ref>max_refinement_steps_ ||
230             residual_ratio>residual_improvement_factor_*residual_ratio_old)) {
231
232          Jnlst().Printf(J_DETAILED, J_LINEAR_ALGEBRA,
233                         "Iterative refinement failed with residual_ratio = %e\n", residual_ratio);
234          quit_refinement = true;
235
236          // Pretend singularity only once - if it didn't help, we
237          // have to live with what we got so far
238          resolve_with_better_quality = false;
239          DBG_PRINT((1, "pretend_singular = %d\n", pretend_singular));
240          if (!pretend_singular_last_time) {
241            // First try if we can ask the augmented system solver to
242            // improve the quality of the solution (only if that hasn't
243            // been done before for this linear system)
244            if (!augsys_improved_) {
245              Jnlst().Printf(J_DETAILED, J_LINEAR_ALGEBRA,
246                             "Asking augmented system solver to improve quality of its solutions.\n");
247              augsys_improved_ = augSysSolver_->IncreaseQuality();
248              if (augsys_improved_) {
249                IpData().Append_info_string("q");
250                resolve_with_better_quality = true;
251              }
252              else {
253                // solver said it cannot improve quality, so let
254                // possibly conclude that the current modification is
255                // singular
256                pretend_singular = true;
257              }
258            }
259            else {
260              // we had already asked the solver before to improve the
261              // quality of the solution, so let's now pretend that the
262              // modification is possibly singular
263              pretend_singular = true;
264            }
265            pretend_singular_last_time = pretend_singular;
266            if (pretend_singular) {
267              // let's only conclude that the current linear system
268              // including modifications is singular, if the residual is
269              // quite bad
270              if (residual_ratio < residual_ratio_singular_) {
271                pretend_singular = false;
272                IpData().Append_info_string("S");
273                Jnlst().Printf(J_DETAILED, J_LINEAR_ALGEBRA,
274                               "Just accept current solution.\n");
275              }
276              else {
277                IpData().Append_info_string("s");
278                Jnlst().Printf(J_DETAILED, J_LINEAR_ALGEBRA,
279                               "Pretend that the current system (including modifications) is singular.\n");
280              }
281            }
282          }
283          else {
284            pretend_singular = false;
285            DBG_PRINT((1,"Resetting pretend_singular to false.\n"));
286          }
287        }
288
289        residual_ratio_old = residual_ratio;
290      } // End of loop for iterative refinement
291
292      done = !(resolve_with_better_quality) && !(pretend_singular);
293
294    } // End of loop for solving the linear system (incl. modifications)
295
296    // Finally let's assemble the res result vectors
297    if (alpha != 0.) {
298      res.Scal(alpha);
299    }
300
301    if (beta != 0.) {
302      res.Axpy(beta, *copy_res);
303    }
304
305    DBG_PRINT_VECTOR(2, "res_x", *res.x());
306    DBG_PRINT_VECTOR(2, "res_s", *res.s());
307    DBG_PRINT_VECTOR(2, "res_c", *res.y_c());
308    DBG_PRINT_VECTOR(2, "res_d", *res.y_d());
309    DBG_PRINT_VECTOR(2, "res_zL", *res.z_L());
310    DBG_PRINT_VECTOR(2, "res_zU", *res.z_U());
311    DBG_PRINT_VECTOR(2, "res_vL", *res.v_L());
312    DBG_PRINT_VECTOR(2, "res_vU", *res.v_U());
313
314    IpData().TimingStats().PDSystemSolverTotal.End();
315  }
316
317  bool PDFullSpaceSolver::SolveOnce(bool resolve_with_better_quality,
318                                    bool pretend_singular,
319                                    const SymMatrix& W,
320                                    const Matrix& J_c,
321                                    const Matrix& J_d,
322                                    const Matrix& Px_L,
323                                    const Matrix& Px_U,
324                                    const Matrix& Pd_L,
325                                    const Matrix& Pd_U,
326                                    const Vector& z_L,
327                                    const Vector& z_U,
328                                    const Vector& v_L,
329                                    const Vector& v_U,
330                                    const Vector& slack_x_L,
331                                    const Vector& slack_x_U,
332                                    const Vector& slack_s_L,
333                                    const Vector& slack_s_U,
334                                    const Vector& sigma_x,
335                                    const Vector& sigma_s,
336                                    Number alpha,
337                                    Number beta,
338                                    const IteratesVector& rhs,
339                                    IteratesVector& res)
340  {
341    // TO DO LIST:
342    //
343    // 1. decide for reasonable return codes (e.g. fatal error, too
344    //    ill-conditioned...)
345    // 2. Make constants parameters that can be set from the outside
346    // 3. Get Information out of Ipopt structures
347    // 4. add heuristic for structurally singular problems
348    // 5. see if it makes sense to distinguish delta_x and delta_s,
349    //    or delta_c and delta_d
350    // 6. increase pivot tolerance if number of get evals so too small
351    DBG_START_METH("PDFullSpaceSolver::SolveOnce",dbg_verbosity);
352
353    IpData().TimingStats().PDSystemSolverSolveOnce.Start();
354
355    // Compute the right hand side for the augmented system formulation
356    SmartPtr<Vector> augRhs_x = rhs.x()->MakeNewCopy();
357    Px_L.AddMSinvZ(1.0, slack_x_L, *rhs.z_L(), *augRhs_x);
358    Px_U.AddMSinvZ(-1.0, slack_x_U, *rhs.z_U(), *augRhs_x);
359
360    SmartPtr<Vector> augRhs_s = rhs.s()->MakeNewCopy();
361    Pd_L.AddMSinvZ(1.0, slack_s_L, *rhs.v_L(), *augRhs_s);
362    Pd_U.AddMSinvZ(-1.0, slack_s_U, *rhs.v_U(), *augRhs_s);
363
364    // Get space into which we can put the solution of the augmented system
365    SmartPtr<IteratesVector> sol = res.MakeNewIteratesVector(true);
366
367    // Now check whether any data has changed
368    std::vector<const TaggedObject*> deps(13);
369    deps[0] = &W;
370    deps[1] = &J_c;
371    deps[2] = &J_d;
372    deps[3] = &z_L;
373    deps[4] = &z_U;
374    deps[5] = &v_L;
375    deps[6] = &v_U;
376    deps[7] = &slack_x_L;
377    deps[8] = &slack_x_U;
378    deps[9] = &slack_s_L;
379    deps[10] = &slack_s_U;
380    deps[11] = &sigma_x;
381    deps[12] = &sigma_s;
382    void* dummy;
383    bool uptodate = dummy_cache_.GetCachedResult(dummy, deps);
384    if (!uptodate) {
385      dummy_cache_.AddCachedResult(dummy, deps);
386      augsys_improved_ = false;
387    }
388    // improve_current_solution can only be true, if that system has
389    // been solved before
390    DBG_ASSERT((!resolve_with_better_quality && !pretend_singular) || uptodate);
391
392    ESymSolverStatus retval;
393    if (uptodate && !pretend_singular) {
394
395      // Get the perturbation values
396      Number delta_x;
397      Number delta_s;
398      Number delta_c;
399      Number delta_d;
400      perturbHandler_->CurrentPerturbation(delta_x, delta_s, delta_c, delta_d);
401
402      // No need to go throught the pain of finding the appropriate
403      // values for the deltas, because the matrix hasn't changed since
404      // the last call.  So, just call the Solve Method
405      //
406      // Note: resolve_with_better_quality is true, then the Solve
407      // method has already asked the augSysSolver to increase the
408      // quality at the end solve, and we are now getting the solution
409      // with that better quality
410      retval = augSysSolver_->Solve(&W, &sigma_x, delta_x,
411                                    &sigma_s, delta_s, &J_c, NULL,
412                                    delta_c, &J_d, NULL, delta_d,
413                                    *augRhs_x, *augRhs_s, *rhs.y_c(), *rhs.y_d(),
414                                    *sol->x_NonConst(), *sol->s_NonConst(),
415                                    *sol->y_c_NonConst(), *sol->y_d_NonConst(),
416                                    false, 0);
417      if (retval!=SYMSOLVER_SUCCESS) {
418        IpData().TimingStats().PDSystemSolverSolveOnce.End();
419        return false;
420      }
421    }
422    else {
423      Index numberOfEVals=rhs.y_c()->Dim()+rhs.y_d()->Dim();
424      // counter for the number of trial evaluations
425      // (ToDo is not at the correct place)
426      Index count = 0;
427
428      // Get the very first perturbation values from the perturbation
429      // Handler
430      Number delta_x;
431      Number delta_s;
432      Number delta_c;
433      Number delta_d;
434      perturbHandler_->ConsiderNewSystem(delta_x, delta_s, delta_c, delta_d);
435
436      retval = SYMSOLVER_SINGULAR;
437      bool fail = false;
438
439      while (retval!= SYMSOLVER_SUCCESS && !fail) {
440
441        if (pretend_singular) {
442          retval = SYMSOLVER_SINGULAR;
443          pretend_singular = false;
444        }
445        else {
446          count++;
447          Jnlst().Printf(J_MOREDETAILED, J_LINEAR_ALGEBRA,
448                         "Solving system with delta_x=%e delta_s=%e\n                    delta_c=%e delta_d=%e\n",
449                         delta_x, delta_s, delta_c, delta_d);
450          retval = augSysSolver_->Solve(&W, &sigma_x, delta_x,
451                                        &sigma_s, delta_s, &J_c, NULL,
452                                        delta_c, &J_d, NULL, delta_d,
453                                        *augRhs_x, *augRhs_s, *rhs.y_c(), *rhs.y_d(),
454                                        *sol->x_NonConst(), *sol->s_NonConst(),
455                                        *sol->y_c_NonConst(), *sol->y_d_NonConst(),
456                                        true, numberOfEVals);
457        }
458        assert(retval!=SYMSOLVER_FATAL_ERROR); //TODO make return code
459        if (retval==SYMSOLVER_SINGULAR &&
460            (rhs.y_c()->Dim()+rhs.y_d()->Dim() > 0) ) {
461
462          // Get new perturbation factors from the perturbation
463          // handlers for the singular case
464          perturbHandler_->PerturbForSingularity(delta_x, delta_s,
465                                                 delta_c, delta_d);
466        }
467        else if (retval==SYMSOLVER_WRONG_INERTIA &&
468                 augSysSolver_->NumberOfNegEVals() < numberOfEVals) {
469          Jnlst().Printf(J_DETAILED, J_LINEAR_ALGEBRA,
470                         "Number of negative eigenvalues too small!\n");
471          // If the number of negative eigenvalues is too small, then
472          // we first try to remedy this by asking for better quality
473          // solution (e.g. increasing pivot tolerance), and if that
474          // doesn't help, we assume that the system is singular
475          bool assume_singular = true;
476          if (!augsys_improved_) {
477            Jnlst().Printf(J_DETAILED, J_LINEAR_ALGEBRA,
478                           "Asking augmented system solver to improve quality of its solutions.\n");
479            augsys_improved_ = augSysSolver_->IncreaseQuality();
480            if (augsys_improved_) {
481              IpData().Append_info_string("q");
482              resolve_with_better_quality = true;
483              assume_singular = false;
484            }
485            else {
486              Jnlst().Printf(J_DETAILED, J_LINEAR_ALGEBRA,
487                             "Quality could not be improved\n");
488            }
489          }
490          if (assume_singular) {
491            perturbHandler_->PerturbForSingularity(delta_x, delta_s,
492                                                   delta_c, delta_d);
493            IpData().Append_info_string("a");
494          }
495        }
496        else if (retval==SYMSOLVER_WRONG_INERTIA ||
497                 retval==SYMSOLVER_SINGULAR) {
498          // Get new perturbation factors from the perturbation
499          // handlers for the case of wrong inertia
500          perturbHandler_->PerturbForWrongInertia(delta_x, delta_s,
501                                                  delta_c, delta_d);
502        }
503      } // while (retval!=SYMSOLVER_SUCCESS && !fail) {
504
505      // Some output
506      Jnlst().Printf(J_DETAILED, J_LINEAR_ALGEBRA,
507                     "Number of trial factorizations performed: %d\n",
508                     count);
509      Jnlst().Printf(J_DETAILED, J_LINEAR_ALGEBRA,
510                     "Perturbation parameters: delta_x=%e delta_s=%e\n                         delta_c=%e delta_d=%e\n",
511                     delta_x, delta_s, delta_c, delta_d);
512    }
513
514    // Compute the remaining sol Vectors
515    Px_L.SinvBlrmZMTdBr(-1., slack_x_L, *rhs.z_L(), z_L, *sol->x_NonConst(), *sol->z_L_NonConst());
516    Px_U.SinvBlrmZMTdBr(1., slack_x_U, *rhs.z_U(), z_U, *sol->x_NonConst(), *sol->z_U_NonConst());
517    Pd_L.SinvBlrmZMTdBr(-1., slack_s_L, *rhs.v_L(), v_L, *sol->s_NonConst(), *sol->v_L_NonConst());
518    Pd_U.SinvBlrmZMTdBr(1., slack_s_U, *rhs.v_U(), v_U, *sol->s_NonConst(), *sol->v_U_NonConst());
519
520    // Finally let's assemble the res result vectors
521    res.AddOneVector(alpha, *sol, beta);
522
523    IpData().TimingStats().PDSystemSolverSolveOnce.End();
524
525    return true;
526  }
527
528  void PDFullSpaceSolver::ComputeResiduals(
529    const SymMatrix& W,
530    const Matrix& J_c,
531    const Matrix& J_d,
532    const Matrix& Px_L,
533    const Matrix& Px_U,
534    const Matrix& Pd_L,
535    const Matrix& Pd_U,
536    const Vector& z_L,
537    const Vector& z_U,
538    const Vector& v_L,
539    const Vector& v_U,
540    const Vector& slack_x_L,
541    const Vector& slack_x_U,
542    const Vector& slack_s_L,
543    const Vector& slack_s_U,
544    const Vector& sigma_x,
545    const Vector& sigma_s,
546    Number alpha,
547    Number beta,
548    const IteratesVector& rhs,
549    const IteratesVector& res,
550    IteratesVector& resid)
551  {
552    DBG_START_METH("PDFullSpaceSolver::ComputeResiduals", dbg_verbosity);
553
554    // Get the current sizes of the perturbation factors
555    Number delta_x;
556    Number delta_s;
557    Number delta_c;
558    Number delta_d;
559    perturbHandler_->CurrentPerturbation(delta_x, delta_s, delta_c, delta_d);
560
561    SmartPtr<Vector> tmp;
562
563    // x
564    W.MultVector(1., *res.x(), 0., *resid.x_NonConst());
565    J_c.TransMultVector(1., *res.y_c(), 1., *resid.x_NonConst());
566    J_d.TransMultVector(1., *res.y_d(), 1., *resid.x_NonConst());
567    Px_L.MultVector(-1., *res.z_L(), 1., *resid.x_NonConst());
568    Px_U.MultVector(1., *res.z_U(), 1., *resid.x_NonConst());
569    resid.x_NonConst()->AddTwoVectors(delta_x, *res.x(), -1., *rhs.x(), 1.);
570
571    // s
572    Pd_U.MultVector(1., *res.v_U(), 0., *resid.s_NonConst());
573    Pd_L.MultVector(-1., *res.v_L(), 1., *resid.s_NonConst());
574    resid.s_NonConst()->AddTwoVectors(-1., *res.y_d(), -1., *rhs.s(), 1.);
575    if (delta_s!=0.) {
576      resid.s_NonConst()->Axpy(delta_s, *res.s());
577    }
578
579    // c
580    J_c.MultVector(1., *res.x(), 0., *resid.y_c_NonConst());
581    resid.y_c_NonConst()->AddTwoVectors(-delta_c, *res.y_c(), -1., *rhs.y_c(), 1.);
582
583    // d
584    J_d.MultVector(1., *res.x(), 0., *resid.y_d_NonConst());
585    resid.y_d_NonConst()->AddTwoVectors(-1., *res.s(), -1., *rhs.y_d(), 1.);
586    if (delta_d!=0.) {
587      resid.y_d_NonConst()->Axpy(-delta_d, *res.y_d());
588    }
589
590    // zL
591    resid.z_L_NonConst()->Copy(*res.z_L());
592    resid.z_L_NonConst()->ElementWiseMultiply(slack_x_L);
593    tmp = z_L.MakeNew();
594    Px_L.TransMultVector(1., *res.x(), 0., *tmp);
595    tmp->ElementWiseMultiply(z_L);
596    resid.z_L_NonConst()->AddTwoVectors(1., *tmp, -1., *rhs.z_L(), 1.);
597
598    // zU
599    resid.z_U_NonConst()->Copy(*res.z_U());
600    resid.z_U_NonConst()->ElementWiseMultiply(slack_x_U);
601    tmp = z_U.MakeNew();
602    Px_U.TransMultVector(1., *res.x(), 0., *tmp);
603    tmp->ElementWiseMultiply(z_U);
604    resid.z_U_NonConst()->AddTwoVectors(-1., *tmp, -1., *rhs.z_U(), 1.);
605
606    // vL
607    resid.v_L_NonConst()->Copy(*res.v_L());
608    resid.v_L_NonConst()->ElementWiseMultiply(slack_s_L);
609    tmp = v_L.MakeNew();
610    Pd_L.TransMultVector(1., *res.s(), 0., *tmp);
611    tmp->ElementWiseMultiply(v_L);
612    resid.v_L_NonConst()->AddTwoVectors(1., *tmp, -1., *rhs.v_L(), 1.);
613
614    // vU
615    resid.v_U_NonConst()->Copy(*res.v_U());
616    resid.v_U_NonConst()->ElementWiseMultiply(slack_s_U);
617    tmp = v_U.MakeNew();
618    Pd_U.TransMultVector(1., *res.s(), 0., *tmp);
619    tmp->ElementWiseMultiply(v_U);
620    resid.v_U_NonConst()->AddTwoVectors(-1., *tmp, -1., *rhs.v_U(), 1.);
621
622    if (Jnlst().ProduceOutput(J_MOREVECTOR, J_LINEAR_ALGEBRA)) {
623      resid.Print(Jnlst(), J_MOREVECTOR, J_LINEAR_ALGEBRA, "resid");
624    }
625
626    if (Jnlst().ProduceOutput(J_MOREDETAILED, J_LINEAR_ALGEBRA)) {
627      Jnlst().Printf(J_MOREDETAILED, J_LINEAR_ALGEBRA,
628                     "max-norm resid_x  %e\n", resid.x()->Amax());
629      Jnlst().Printf(J_MOREDETAILED, J_LINEAR_ALGEBRA,
630                     "max-norm resid_s  %e\n", resid.s()->Amax());
631      Jnlst().Printf(J_MOREDETAILED, J_LINEAR_ALGEBRA,
632                     "max-norm resid_c  %e\n", resid.y_c()->Amax());
633      Jnlst().Printf(J_MOREDETAILED, J_LINEAR_ALGEBRA,
634                     "max-norm resid_d  %e\n", resid.y_d()->Amax());
635      Jnlst().Printf(J_MOREDETAILED, J_LINEAR_ALGEBRA,
636                     "max-norm resid_zL %e\n", resid.z_L()->Amax());
637      Jnlst().Printf(J_MOREDETAILED, J_LINEAR_ALGEBRA,
638                     "max-norm resid_zU %e\n", resid.z_U()->Amax());
639      Jnlst().Printf(J_MOREDETAILED, J_LINEAR_ALGEBRA,
640                     "max-norm resid_vL %e\n", resid.v_L()->Amax());
641      Jnlst().Printf(J_MOREDETAILED, J_LINEAR_ALGEBRA,
642                     "max-norm resid_vU %e\n", resid.v_U()->Amax());
643    }
644  }
645
646  Number PDFullSpaceSolver::ComputeResidualRatio(const IteratesVector& rhs,
647      const IteratesVector& res,
648      const IteratesVector& resid)
649  {
650    DBG_START_METH("PDFullSpaceSolver::ComputeResidualRatio", dbg_verbosity);
651
652    Number nrm_rhs = rhs.Amax();
653    Number nrm_res = res.Amax();
654    Number nrm_resid = resid.Amax();
655    Jnlst().Printf(J_MOREDETAILED, J_LINEAR_ALGEBRA,
656                   "nrm_rhs = %8.2e nrm_sol = %8.2e nrm_resid = %8.2e\n",
657                   nrm_rhs, nrm_res, nrm_resid);
658
659    if (nrm_rhs+nrm_res == 0.) {
660      return nrm_resid;  // this should be zero
661    }
662    else {
663      // ToDo: determine how to include norm of matrix, and what
664      // safeguard to use against incredibly large solution vectors
665      Number max_cond = 1e6;
666      return nrm_resid/(Min(nrm_res, max_cond*nrm_rhs)+nrm_rhs);
667    }
668  }
669
670} // namespace Ipopt
Note: See TracBrowser for help on using the repository browser.