将参数传递给 nloptr objective 函数 - R

Question

我打算在 for 循环中使用 nloptr 包，如下所示：

for(n in 1:ncol(my.data.matrix.prod))
 {
 alpha.beta <- as.vector(Alpha.beta.Matrix.Init[,n])

 opts = list("algorithm"="NLOPT_LN_COBYLA",
             "xtol_rel"=1.0e-8, "maxeval"= 2000)

 lb = vector("numeric",length= length(alpha.beta))

 result <- nloptr(alpha.beta,eval_f = Error.func.oil,lb=lb,
                  ub = c(Inf,Inf),eval_g_ineq=Const.func.oil,
                  opts = opts)

 Final.Alpha.beta.Matrix[,n] <-   result$solution    
  }

除了将 "optimization parameters: alpha.beta" 传递给误差函数（最小化函数）外，我还想从 for 循环中发送 n。有没有办法做到这一点？

错误函数定义为：

    Error.func.oil <- function(my.data.var,n)        
 {
   my.data.var.mat <- matrix(my.data.var,nrow = 2,ncol = ncol(my.data.matrix.prod) ,byrow = TRUE)

   qo.est.matrix <-  Qo.Est.func(my.data.var.mat)
   diff.values <- well.oilprod-qo.est.matrix    #FIND DIFFERENCE BETWEEN CAL. MATRIX AND ORIGINAL MATRIX
   Error <- ((colSums ((diff.values^2), na.rm = FALSE, dims = 1))/nrow(well.oilprod))^0.5    #sum of square root of the diff

   Error[n]
 }

约束函数简单，定义为：

Const.func.oil <- function(alpha.beta)
 {
    cnst <- alpha.beta[2]-1
    cnst
 }

所以，当我运行上面的代码时，我得到一个错误

Error in .checkfunargs(eval_f, arglist, "eval_f") : eval_f requires argument 'n' but this has not been passed to the 'nloptr' function.

如何将 "n" 传递给错误函数？请注意，"n" 不会被优化。这只是一个索引。

Answer 1

好的。我在网上阅读了一些示例，发现我可以在 nloptr 本身的定义中提及 "n" 为：

for(n in 1:ncol(my.data.matrix.prod))
 {
 alpha.beta <- as.vector(Alpha.beta.Matrix.Init[,n])

 opts = list("algorithm"="NLOPT_LN_COBYLA",
             "xtol_rel"=1.0e-8, "maxeval"= 5000)

 lb = c(0,0)

 result <- nloptr(alpha.beta,eval_f = Error.func.oil,lb=lb,
                  ub = c(Inf,Inf),
                  opts = opts, n=n)  #Added 'n' HERE

 Final.Alpha.beta.Matrix[,n] <-   result$solution    
}

这似乎对我有用。因此，我将其设置为关闭。

将参数传递给 nloptr objective 函数 - R

Passing parameters to nloptr objective function - R

r

function

nonlinear-optimization

minimization