PyDrake中NLOpt求解器默认算法及自定义设置问题

默认使用的算法 #

PyDrake的NloptSolver默认采用NLOPT_LD_LBFGS算法，也就是带约束的有限内存BFGS算法。

能否通过SolverOptions指定特定算法？ #

可以。但要注意算法名称的正确写法：需要使用不带NLOPT_前缀的枚举值字符串，比如"LD_LBFGS_NOCEDAL"、"LD_LBFGS"、"GN_CRS2_LM"这类名称。

你之前写的代码逻辑是对的，只要传递的算法名称是正确的枚举字符串，就能完成设置。

如何验证算法是否设置成功？ #

有两种可靠的验证方法：

• 方法一：直接读取SolverOptions的配置
  设置完选项后，可以读取已配置的值，确认是否生效：

  solver = NloptSolver()
  options = SolverOptions()
  options.SetOption(solver.solver_id(), "algorithm", "LD_LBFGS_NOCEDAL")
  # 打印已设置的算法名称
  print(options.GetOption(solver.solver_id(), "algorithm"))
  

  如果输出和你设置的名称一致，说明选项已经成功写入。

• 方法二：从求解结果中查看实际使用的算法
  运行求解后，通过SolverResult的详情信息获取实际使用的算法：

  # 假设你已经构建好MathematicalProgram实例prog
  result = solver.Solve(prog, None, options)
  # 查看求解器详情里的算法枚举值
  print(result.solver_details().algorithm)
  

  这里会输出NLopt原生的完整枚举值（比如NLOPT_LD_LBFGS_NOCEDAL），直接对应你设置的算法。

另外你提到高度非凸规划中最优解无变化，可能的原因包括：不同算法在该问题上收敛到了同一个局部最优解，或者问题的约束、目标特性导致算法表现差异不明显。可以尝试更换差异较大的算法（比如从梯度类的LD_LBFGS换成非梯度类的GN_CRS2_LM），再观察解的变化，同时结合上面的方法确认算法是否切换成功。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者robodobo