def grandApriornPlanning (xstart:list, xend:list, N:int, bstart:list, bend:list, c, Ve, jac, func=None, Ntries=30, verbosePlan=False, initplan=None, verbose=False):
"""
Реализует априорное планирование эксперимента
:param xstart: начало диапазона x (вектор)
:param xend: конец диапазона x (вектор)
:param N: размер плана (количество контрольных точек)
:param bstart: начало диапазона b (вектор)
:param bend: конец диапазона b (вектор)
:param c: словарь дополнительных переменных
:param Ve: Ковариационная матрица y, реально её диагональ (вектор)
:param jac: Якобиан функции, принимает на вход x,b,c,y
:param verbosePlan: если true, пишет все планы в файлы, иначе только оптимальный
:param initplan: начальный план. По умолчанию случаен, но может быть задан (в этом случае делается одна попытка)
:param verbose: выдавать ли в консоль информацию optimized-original
:return: кортеж: 0: оптимизированное значение определителя Vb, 1: оптимальный план эксперимента
"""
#Апдейт: теперь по умолчанию в список планов заряжается равномерный
dopt=100000000
planopt=None
Ntries1=Ntries+1
if initplan!=None:
Ntries1=1
if verbose:
print('\n\nДанные априорного планирования:')
print('Неоптимизированное-оптимизированное значение среднего det(Vb)')
prevtime=time.time()
for i in range(0,Ntries1):
try:
if initplan==None:
m=len(xstart) #длина вектора входных параметров
plan = o_p.makeUniformExpPlan(xstart, xend, N**(1/float(m))) if i==0 else o_p.makeRandomUniformExpPlan(xstart, xend, N)
if verbose:
print('plan length:', len(plan))
else:
plan = initplan
unopt=countMeanVbForAprior_S4000(plan, bstart, bend, c, Ve, jac, func)[0]
#оптимизация
for j in range(N):
xdot=copy.deepcopy(plan[j])
function = lambda x: countMeanVbForAprior_S4000(o_g.replaceInList(plan,j,x), bstart, bend, c, Ve, jac, func)[0]
boundsarr=list()
for k in range(len(xstart)):
boundsarr.append((xstart[k],xend[k]))
#sol = optimize.minimize (function, xdot, bounds=boundsarr)
#plan[j]=sol.x
#В этом варианте не работает, хоть результат и проходит быстрее
plan[j]=o_g.doublesearch(xstart, xend, xdot, function)
dcurr=countMeanVbForAprior_S4000(plan, bstart, bend, c, Ve, jac, func)[0]
if verbose:
curtime = time.time() #in seconds
#st = datetime.datetime.fromtimestamp(curtime-prevtime).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
st = datetime.datetime.fromtimestamp(curtime-prevtime).strftime('%H:%M:%S')
print ("{0} unoptimized-optimized: {1} {2} time spent: {3}".format('uniform' if i==0 else '',unopt, dcurr, st))
prevtime=copy.copy(curtime)
if dcurr<dopt or planopt==None:
dopt=dcurr
planopt=plan
if (verbosePlan):
o_p.writePlanToFile(plan, "{0}plan.txt".format(i))
except BaseException as e:
print ('This try failed, due to exception e=',e)
tb = traceback.format_exc()
print(tb)
return dopt, planopt
