Question

我在Windows 10上使用MSGARCH（R的软件包）

我应该使用此代码多次拟合任何马尔可夫切换模型（12.500一会儿和for循环）

X = CreateSpec(variance.spec = list(model = c()), 
               distribution.spec = list(distribution = c()))

Y = FitML(data, spec = X)

如何并行化最后一个函数（FitML）？我想为各种X值运行许多FitML（）函数

Answer 1

假设您已有X：s列表，我们将其称为Xs，然后您可以在每个元素上调用FitML()：

Ys <- lapply(Xs, FUN = FitML)

以上将函数应用于元素顺序。要同时执行相同操作，您可以使用future.apply生态系统的future包部分（我是作者）。以下内容在您的本地计算机上并行化，适用于所有操作系统：

library(future.apply)
plan(multiprocess)

Ys <- future_lapply(Xs, FUN = FitML)

如果FitML()存在随机数生成（RNG）组件，则需要使用：

Ys <- future_lapply(Xs, FUN = FitML, future.seed = TRUE)

确保使用正确的随机数。

如果您未指定plan()或指定plan(sequentially)，则会按顺序运行。