optimization-engine

优化引擎(OpEn)是一个快速而精确的嵌入式优化求解器，用于下一代机器人和自主系统。

文档可在 alphaville.github.io/optimization-engine 查看

特性

OpEn是非凸问题的CVXGen对应物。

快速非凸参数化优化
用Rust编写的数值算法
可证明安全的内存管理
自动生成ROS包

OpEn特别适用于：

嵌入式非线性模型预测控制
嵌入式非线性移动视界估计及其在以下领域的应用
机器人和先进制造系统
自动驾驶车辆
空中飞行器和航空航天

演示

代码生成

代码生成？小菜一碟！

OpEn生成Rust语言的参数化优化器模块 - 速度极快 - 安全可靠 - 可在嵌入式设备上运行。

你可以使用OpEn的MATLAB或Python接口为你的参数化优化器生成Rust代码。

然后可以直接使用Rust调用，或者通过套接字作为服务使用。

只需几行代码，瞬间就能生成参数化优化器。

OpEn让应用开发者和研究人员能够专注于应用的挑战，而不是解决相关参数化优化问题(如非线性模型预测控制)的繁琐任务。

嵌入式应用

OpEn可以在嵌入式设备上运行；这里我们看到它在英特尔Atom上运行，用于实验室规模微型飞行器的自主导航 - 控制器以20Hz的频率运行，仅使用**15%**的CPU！

参数化问题

OpEn可以解决以下通用形式的非凸参数化优化问题

其中f是平滑代价函数，U是一个简单的 - 可能非凸的 - 集合，*F<sub>1</sub>和F<sub>2</sub>*是非线性平滑映射，C是凸集(了解更多)。

代码生成示例

在Python中只需几行代码就可以实现代码生成(详情请阅读文档)

import opengen as og
import casadi.casadi as cs

# 定义变量
# ------------------------------------
u = cs.SX.sym("u", 5)
p = cs.SX.sym("p", 2)

# 定义代价函数和约束
# ------------------------------------
phi = og.functions.rosenbrock(u, p)
f2 = cs.vertcat(1.5 * u[0] - u[1],
                cs.fmax(0.0, u[2] - u[3] + 0.1))
bounds = og.constraints.Ball2(None, 1.5)
problem = og.builder.Problem(u, p, phi) \
    .with_penalty_constraints(f2)       \
    .with_constraints(bounds)
    
# 配置和代码生成
# ------------------------------------
build_config = og.config.BuildConfiguration()  \
    .with_build_directory("python_test_build") \
    .with_tcp_interface_config()
meta = og.config.OptimizerMeta()
solver_config = og.config.SolverConfiguration()    \
    .with_tolerance(1e-5)                          \
    .with_constraints_tolerance(1e-4)
builder = og.builder.OpEnOptimizerBuilder(problem, meta,
                                          build_config, solver_config)
builder.build()

几行MATLAB代码实现代码生成(详情请参阅文档)

% 定义变量
% ------------------------------------
u = casadi.SX.sym('u', 5);
p = casadi.SX.sym('p', 2);

% 定义代价函数和约束
% ------------------------------------
phi = rosenbrock(u, p);
f2 = [1.5*u(1) - u(2);
      max(0, u(3)-u(4)+0.1)];

bounds = OpEnConstraints.make_ball_at_origin(5.0);

opEnBuilder = OpEnOptimizerBuilder()...
    .with_problem(u, p, phi, bounds)...
    .with_build_name('penalty_new')...
    .with_fpr_tolerance(1e-5)...
    .with_constraints_as_penalties(f2);

opEnOptimizer = opEnBuilder.build();

入门

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许可证

OpEn是一个免费的开源项目。你可以在Apache许可证v2.0或MIT许可证的条款下使用它。

核心团队

<table> <tbody> <tr> <td align="center" valign="top"> <img width="150" height="150" src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/0dace70b-1b07-4a59-8ba9-0c345bcf41a5.png?s=100"> <br> <a href="https://alphaville.github.io">Pantelis Sopasakis</a> </td> <td align="center" valign="top"> <img width="150" height="150" src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/8f6c058c-9478-4506-8979-ff9ebc6e2aaf.png?s=100"> <br> <a href="https://github.com/korken89">Emil Fresk</a> </td> </tr> </tbody> </table>

贡献

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引用OpEn

请按以下方式引用OpEn(arXiv版本):

@inproceedings{open2020,
  author="P. Sopasakis and E. Fresk and P. Patrinos",
  title="{OpEn}: Code Generation for Embedded Nonconvex Optimization",
  booktitle="IFAC World Congress",
  year="2020",
  address="Berlin"
}