Question

道歉，因为这个问题有些模糊和笼统，并且由于代码过于复杂，因此肯定无法重现。但是，我怀疑它可以通过同样模糊的策略来解决，这些策略可以解决这些有益且有帮助的问题。

我编写了一个模拟器，它有一个主要的并行循环，迭代参数值，将它们加载到模型中并运行它们n次。

问题：虽然代码通常适用于较小的问题维度，但在更高维度（特别是更高n）时，它会以显着频率失败;大多数参数值执行正常并产生输出，但偶尔会产生文件。由于缺少文件，“后处理”失败。

我所知道的：重新运行该功能，会影响不同的参数值，因此这不是由于参数值无效，而是看似随机故障。还有一些没有任何问题的运行。曾经有一条关于failure to allocate vector of size xyz的错误消息。

我尝试了什么： traceback()似乎关注的是sim（症状）结束时的失败，但找不到真正的原因。我还尝试在输出文件存在的条件下添加while循环，如果失败则会重新运行参数值（参见下面的注释）。这似乎有点帮助，但并不完全。

上面让我怀疑某些线程以某种方式崩溃，然后无法输出分配给它的任何参数。

问题：您将使用哪些策略来诊断此问题？可以使用哪些方法来使这种模拟对错误（诊断或其他）更加健壮？我可能会采取什么样的行动来导致这种失败？

模拟人生的草图。循环：

library(foreach)
library(doMC)

Simulator <- function(params,...)
{
    [... Pre Processing...]

    times<-foreach(i=1:length(params)) %dopar%
    {
    # while(!file.exists(paste0("output",i,".rds"))) {
        run <-list()
        run$par <-params[[i]]
        run$data <-list()

        foreach(j=1:n) %do% # Run Sim n times with params
        {
            run$data[[j]] <- SimRun(params[[i]],...)
        }

        # Combine into single array and label dimensions
        run$data <- abind(run$data,along=4)
        dimnames(run$data)<- headers

        # Compute statistics and save them
        run$stats <- Stats(run$data,params[[i]])
        saveRDS(run,paste0("output",i,".rds"))

    # }

        [...etc...]
    }
    [... Post Processing....]
}

感谢您的耐心等待！

诊断不透明错误并稳定/强化R中的模拟

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