pyOptSparse错误：收到未知选项AMIEGO

如何解决pyOptSparse错误：收到未知选项AMIEGO

我最近遇到AMIEGO。当我尝试运行示例问题（示例目录中提供）时，出现以下错误。

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Exit Flag: True
Elapsed Time: 0.04829263687133789
======================ContinuousOptimization-End=======================================

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| pyOptSparse Error: Received an unkNown option: 'Major optimality tolerance'  |
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Traceback (most recent call last):
  File "/home/sky/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/openmdao/utils/concurrent.py",line 65,in concurrent_eval_lb
    retval = func(*args)
  File "/home/sky/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/amiego/kriging.py",line 239,in _calculate_thetas
    opt_x,opt_f,success,msg = snopt_opt(_calcll,x0,low,high,title='kriging',File "/home/sky/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/amiego/optimize_function.py",line 76,in snopt_opt
    opt.setoption(name,value)
  File "/home/sky/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/pyoptsparse/pyOpt_optimizer.py",line 829,in setoption
    raise Error("Received an unkNown option: %s" % repr(name))
pyoptsparse.pyOpt_error.Error

我用卖方问题测试了pyoptsparse优化驱动程序，它按预期工作。所以我想我在AMIEGO中缺少一些东西。而且，在示例中，我没有进行任何修改，因此我使用SLSQP（来自pyoptsparse驱动程序）来运行连续部分（我没有SnopT）。任何有关如何解决此问题或从何处开始寻找指导的人都会有所帮助。

解决方法

我已经对存储库进行了一些修复，以便无需SNOPT即可运行它。示例中的基本布兰宁问题起作用，并且现在可以得到预期的答案。我不能保证SLSQP是处理更复杂问题的最佳选择，因为在我们的工作中，我们通常更倾向于SNOPT而不是SLSQP。这仍然是非常实验性的代码，因此文档薄弱，仍然有很多控制旋钮和标志作为子组件属性被掩埋（包括我们尝试并没有成功的想法）。但是我们感谢愿意尝试AMIEGO并帮助我们改进它的用户。