Question

我正在探索使用R optim（）或optimx（）进行（非常）非线性优化。基本上我写了一个函数，它作为输入：

1）具有特定列名称/类型的data.frame 2）长度为1的数字向量 3）长度> 1的数值向量; 1个

然后，该函数接受输入，执行一些计算和逻辑测试，如果逻辑测试为FALSE，则返回非常负值;如果逻辑测试为TRUE，则返回输入＃2的值。目标是在不将逻辑测试跳至FALSE的情况下最大化＃2。

我尝试使用带有以下代码的optimx（）（par值对应于我上面提到的输入）：

optimout <- 
  optimx:::optimx(
    par = c(inputDF, 5000, rep(99,20)),
    fn = MyFunction,
    maximize = TRUE)

我收到以下错误消息：

optimx.check出错（par，optcfg $ ufn，optcfg $ ugr，optcfg $ uhess，lower，：无法在初始参数下评估函数

拉尔夫

Answer 1

如果我正确理解你的问题并且你只想根据第二个输入参数（长度为1的数字向量）最大化函数，你需要以不同的方式调用optimx，这对于数据是有意义的.frame可能是一些给定的输入数据。

因此，请尝试执行以下操作：

optimout <- optimx(par = c(5000), fn = MyFunction, par1=inputDF,
par2=rep(99,20), maximize = TRUE)

其中par1和par2是函数的输入变量的名称。基本上，您为optimx提供了输入参数par1＆amp;的初始值。 par2，然后没有被优化。因此，仅通过更改第二个参数（长度为1的数字向量）的值来搜索最大值，您选择从5000开始。