Wie zur Minimierung einer Funktion über ein input-parameter in R

Angenommen ich habe eine Funktion, die wie folgt definiert

myFunction = function(input1, input2, input3) {
    # do something with input and then return
}

und jetzt will ich minimieren myFunction nur über die erste Eingabe, nämlich input1, während die Befestigung der anderen Parameter.

In R, es scheint, dass es einige verpackten Funktionen wie nlm, optim usw. Aber die Dokumentation nicht wirklich erklären, wie das problem oben. Zum Beispiel scheint es, dass optim können nur minimieren einer Funktion über nur 1 Eingang? Ich bin wahrscheinlich falsch, aber bitte korrigieren Sie mich, und zeigt mir die empfohlene Art, das zu tun diese Art der Minimierung problem.

Vielen Dank!

InformationsquelleAutor Enzo | 2013-06-09

  1. 6

    Zur Minimierung der Ausgabe, wenn die Eingabe ein Vektor, die Sie verwenden können optim.

    myFunction = function(input1, input2, input3) sum(abs(input1 - 3))
o = optim(7:10, myFunction, input2=5, input3=6)
o$par
# [1] 2.999989 2.999995 3.000000 3.000001

    Das erste argument optim (7:10 in meinem Beispiel) ist der Startwert für input1 (a Vermutung, wo zu Beginn der Optimierung). Die zweite ist die Funktion, und Sie können dann gehen in den festen Parametern (wie input2 und input3).

    In diesem Beispiel, das minimum stellt sich heraus, dass ein Vektor, der nur 3s (so minimiert, dass sum(abs(input1 - 3))).

    Wenn Sie ausgeführt wurden, nur eine 1-dimensionale Minimierung, verwenden Sie die optimize - Funktion, und übergeben Sie die anderen Eingänge, um es nach dem passieren der Funktion:

    myFunction = function(input1, input2, input3) {
    return(abs(input1 - 3) + input2 + input3)
}

o = optimize(myFunction, 2, 3, interval=c(-100, 100))
print(o$minimum)
# [1] 3.000003

    Wenn Sie wollen, zu minimieren, basierend auf input2 oder input3 (eine, die nicht das erste argument der Funktion), können Sie geben, die anderen als benannte Argumente:

    myFunction = function(input1, input2, input3) {
    return(abs(input1 - 3) + abs(input2 - 12) + input3)
}

print(optimize(myFunction, input1=2, input3=3, interval=c(-100, 100)))
print(o$minimum)
[1] 11.99998

    Wenn Sie sich Fragen, warum dies möglich ist, ist es, weil optimize ist definiert als:

    function (f, interval, ..., lower = min(interval), upper = max(interval), 
          maximum = FALSE, tol = .Machine$double.eps^0.25)

    Dass ... ermöglicht die Verwendung einer beliebigen Anzahl von zusätzlichen Parametern, die es dann weitergeben zu myFunction.

    keine Notwendigkeit für diese zusätzliche Funktion (currying); Sie können übergeben Sie einfach die zusätzlichen Argumente durch ...: o = optimize(myFunction, 2, 3, interval=c(-100, 100))
    herzlichen Dank - ich war mir nicht bewusst, was möglich war.
    Ich sehe, danke für deine ausführliche Antwort!
    Ich bin leider eine Sache, die ich vergaß zu erwähnen war, was sollte ich tun, wenn mein erstes argument ist ein Vektor? Es scheint, dass optimize() erwartet, dass alle Argumente mit reellen zahlen.
    klar zu sein, Sie wollen zu optimieren über den gesamten Vektor, wie in finden der Vektor der Länge minimiert, dass der Ausgang (an dem Punkt ist es nicht mehr 1d-Optimierung)? Oder wollen Sie die Optimierung starten, einmal für jeden der Werte in diesem Vektor?

    InformationsquelleAutor David Robinson

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