如何为成本设置描述并便捷检查初始猜测时的成本值？

问题1：成本描述设置为空字符串的解决方法 #

你提到用.evaluator().set_description()无法为成本设置描述，这是因为多数优化框架（如OpenMDAO）中，成本（目标函数）的描述需要在定义阶段直接指定，而非通过事后调用evaluator的方法修改。以OpenMDAO为例，正确的做法是在添加目标时通过desc参数声明描述：

# 正确方式：添加目标时直接设置描述
prog.add_objective('total_cost', desc='系统总运营成本')

# 错误方式：事后通过evaluator设置（不会生效）
# prog.get_objective('total_cost').evaluator().set_description('系统总运营成本')

如果是通过驱动程序声明目标，同样可以在declare_objective时传入desc参数：

driver.declare_objective('total_cost', desc='系统总运营成本')

设置完成后，你可以通过prog.get_objective('total_cost').desc验证描述是否生效。

问题2：批量检查大量成本的初始猜测值 #

当存在大量成本时，无需手动追踪每个变量并逐个传入Eval，可通过框架的批量查询能力实现：

1. 先运行模型计算初始值：

   prog.run_model()  # 基于初始猜测值运行模型，计算所有输出（包括成本）
   

2. 批量获取所有成本的信息与值：
   以OpenMDAO为例，可遍历驱动程序中声明的所有目标，自动获取描述和初始值：

   # 获取所有目标的元数据
   for obj_prom_name, obj_data in prog.driver.objectives.items():
       # 获取描述（若未设置则显示默认文本）
       obj_desc = obj_data.get('desc', '未命名成本')
       # 获取初始猜测下的成本值
       obj_val = prog.get_val(obj_prom_name)
       print(f"成本[{obj_desc}]: {obj_val}")
   

这种方式无需手动维护成本变量列表，框架会自动识别所有已声明的成本，大幅减少额外代码量。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者HoliInn