第 5 章 用户界面
用户界面基于shiny包开发。核心思想是，把目标函数或者约束在R的脚本中预先定义好，然后调用run_BAS_App(func = ..., constr = ...,theme = ...)函数来人为调节参数，运行以及可视化。
5.1 调用语句
其中：
func指的是，需要优化的目标函数constr则是不等式约束，至于上下限约束，可以直接在用户界面里面定义theme也就是界面主题，即皮肤，默认的主题是united。可以使用help(run_BAS_App)语句来看可选的主题样式都有哪些，如superhero,cosmo,paper,journal等主题。这些主题是调用shinythemes而来。
5.2 使用案例
5.2.1 Michalewicz function
先在代码中预定义函数：
mich <- function(x){
y1 <- -sin(x[1])*(sin((x[1]^2)/pi))^20
y2 <- -sin(x[2])*(sin((2*x[2]^2)/pi))^20
return(y1+y2)
}然后调用用户界面：
出现了如图5.1的界面：
图 5.1: shiny interface
左边是固定的参数调节栏，最上方有目前的收录的三种算法可供选择，以及本包的作者信息。右侧也有三个选项，分别是优化过程信息，优化参数结果以及优化结果可视化。
按照你的需要，调节好左边的参数信息（第一个参数，也就是初始值init，默认为空，也可以指定），然后点击左下方的Run BAS键，即可看到如图5.2的内容：
图 5.2: optimization progress栏信息
由于回合数较大，因此只截取了部分内容显示。
分别点击Optimization Parameters和Progress Plot键，可以看到最后的结果，以及可视化信息，分别如图5.3与 5.4所示。
图 5.3: Optimization Parameters栏信息
可以看到，窗口的$par显示的是参数的优化结果，而$value则是对应的目标函数值。
图 5.4: Progress Plot栏信息
BAS与其他两种算法有着不同的可视化结果，其并不是基于反馈来控制步长的。因此，图中的两条曲线，红色的为每一回合的目标函数值，而蓝色的为此前回合中最优的目标函数值。
5.2.2 Pressure Vessel function
这次，我们在BSAS-WPT栏下进行界面使用。先在代码中预定义目标函数和约束：
pressure_Vessel <- list(
obj = function(x){
x1 <- floor(x[1])*0.0625
x2 <- floor(x[2])*0.0625
x3 <- x[3]
x4 <- x[4]
result <- 0.6224*x1*x3*x4 +
1.7781*x2*x3^2 +
3.1611*x1^2*x4 +
19.84*x1^2*x3
},
con = function(x){
x1 <- floor(x[1])*0.0625
x2 <- floor(x[2])*0.0625
x3 <- x[3]
x4 <- x[4]
c(
0.0193*x3 - x1,#<=0
0.00954*x3 - x2,
750.0*1728.0 - pi*x3^2*x4 - 4/3*pi*x3^3
)
}
)调用用户界面，注意此时多出了constr，也就是约束函数，$符号在索引列表中的元素时使用：
自行调整参数后，用户界面如图5.5所示：
图 5.5: BSAS-WPT参数调整
点击Run BAS-WPT之后，选择optimization Parameters栏目，可以看到优化结果如图5.6所示：
图 5.6: BSAS-WPT优化结果
选择Progress Plot栏目，过程可视化如图5.7所示：
图 5.7: BSAS-WPT优化过程可视化
5.3 Authors界面
如果并不想执行任何函数优化，则可以不指定函数和约束。在R里面输入以下代码：
可以看到rBAS的用户界面，里面有关于rBAS的作者信息，如图5.8所示。
图 5.8: 用户界面作者信息
如果大家对该项目有兴趣，参与了包的开发，或者BAS算法应用案例的提出。我会在征得当事人同意的情况下，将名字加入该界面:)。