我可以使用 Accord.Net 进行并发 cobyla 优化吗？

如何解决我可以使用 Accord.Net 进行并发 cobyla 优化吗？

下面的代码是我正在使用的圆估计器的最小工作示例。它使用 Accord.Net 的 cobyla 优化器。 localize 方法的输入是一组点。使用优化器找到中心位置并返回。（我的实际代码有点复杂，但我遗漏了大多数不太相关的东西）

代码运行良好，但我遇到的问题是 static 字段（我的实际代码中有更多字段）。当我同时优化多个问题时，static 字段会出现问题，因为优化器可能会读取用于另一个线程的值。

问题是如何让这段代码适用于并发代码？我可以放弃静力学并仍然获得 Func<double[],double> 内的点数吗？有没有其他方法可以规避静态的并发问题？

    internal class CircleLocalizer
    {
        private static (double,double)[] points; // I dislike these statics!
        private double[] prior = { 0,0 };

        Func<double[],double> objective = x =>
        {
            var distancesToCenter = CircleLocalizer.points.Select(p => distance.Euclidean(new[] { p.Item1,p.Item2 },new[] { x[0],x[1] }));
            var averagedistance = distancesToCenter.Average();
            return distancesToCenter.Select(d => Math.Pow(d - averagedistance,2)).Sum();
        };

        public double[] Localize((double,double) points)
        {
            CircleLocalizer.points = points;

            Cobyla cobyla = new Cobyla(2,objective);
            cobyla.Minimize(Prior);

            return cobyla.solution;
        }
    }

解决方法

我建议将 objective 重写为将点作为参数的常规方法：

double Objective(double[] x,(double,double)[] points){
     var distancesToCenter = points.Select(p => Distance.Euclidean(new[] { p.Item1,p.Item2 },new[] { x[0],x[1] }));
     var averageDistance = distancesToCenter.Average();
     return distancesToCenter.Select(d => Math.Pow(d - averageDistance,2)).Sum();
}

并称之为

new Cobyla(2,x => Objective(x,points));

当您编写 lambda function 时，您可以“捕获”外部作用域中的变量。在内部， this 被转换为一个对象，其中所有捕获的变量都作为类中的字段。