轨迹优化，lbfgs优化器咨询

Question

在轨迹优化时调用lbfgs优化器进行求解，中途加入了一个新的约束，后面提示了如下问题，请问该怎么解决

提示：met stopping criteria (past f decrease less than delta).

Answer 1

以下回复参考：皆我百晓生、券券喵儿等免费微信小程序作答:

您遇到的提示信息 "Optimization bbbbb Failed: Success: met stopping criteria (past f decrease less than delta)" 是一个常见的优化器收敛问题。在优化过程中，优化器会尝试找到最小化目标函数的方法。当它连续几次迭代后，目标函数的减少量小于设定的阈值（即delta），优化器就会认为它已经找到了一个足够好的解并停止迭代。这通常意味着优化过程已经收敛到了一个局部最优解。

针对您的问题，这里有几个可能的解决方案和建议：

1. 调整优化器的参数：特别是关于停止准则的参数（如delta）。增加delta值可以让优化器继续迭代更长时间，以寻找可能的更优解。然而，过高的delta可能会导致计算资源的大量消耗或者错过真正的好解。可以尝试微调这个参数以观察是否可以得到更好的结果。
2. 重新评估问题复杂性：检查是否由于加入了新的约束导致了问题的复杂性增加，从而使得优化器更难找到全局最优解。有时候重新考虑约束或问题定义可能是必要的。
3. 尝试不同的优化器：如果您使用的lbfgs优化器在某些情况下无法找到满意的结果，可以考虑使用其他类型的优化器，如梯度下降、随机梯度下降等。不同的优化器在处理不同问题时可能有不同的表现。
4. 增加初始解的多样性：有时候，初始解的选取对优化过程也有影响。如果初始解选择得当，优化过程可能更快地收敛到更好的解。可以尝试采用不同的初始解来进行优化。
5. 问题表述的准确性：确保您的问题表述是准确的，并且所有约束和条件都被正确地包含在内。不准确的问题表述可能导致优化器无法找到正确的解。

最后，建议详细检查代码的实现细节以及输入数据的正确性，以确保所有的参数和输入都被正确设置和解析。您提到的“path generated”和“Path planning succeeded”表明路径规划成功，但优化失败可能是由于某些特定的参数设置或问题特性导致的。通过仔细分析和调整相关参数，您可能会找到解决这个问题的最佳方法。