r - 具有任意约束的 R 优化

Question

我已经在 Excel 中完成了，但需要在 R 中运行适当的模拟。

我需要最小化函数F(x)（x是一个向量），同时有约束sum(x)=1，所有值x都是[0,1]和另一个函数G(x) > G_0。

我已经用optimand试过了constrOptim。他们都没有给你这个选项。

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您所指的问题是（大概）具有非线性约束的非线性优化。这是最普遍的优化问题之一。

我用于这些目的的包称为nloptr：请参阅此处。根据我的经验，它既通用又快速。eval_g_eq您可以通过相应地设置和来指定相等和不等式约束eval_g_ineq。如果雅可比是明确已知的（可以分析得出），请指定它们以加快收敛速度；否则，使用数值近似。

将此列表用作优化问题的一般参考。

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使用拉格朗日乘数写出方程组，然后使用 R 命令nlm求解。

于 2014-02-06T21:53:46.587 回答

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您可以在 OpenMx 包中执行此操作（目前托管在下面列出的站点。目标是今年在 cran 上发布 2.0）

它是一个通用包，主要用于结构方程建模，但处理非线性约束。

对于您的情况，使用 mxAlgebras() 中表示的代数和 mxConstraints() 中的约束创建一个 mxModel()

当您 mxRun() 模型时，如果可能，代数将在约束内求解。

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