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我想使用 LINUX 机器，使用 foreach 包与包 doMC 提供的多核设施进行蒙特卡罗重采样方案。在每次迭代中，自制函数使用 data.frame 中包含的替换数据重新采样X。结果，我得到了一个包含伪样本的新 data.frame ，它用作使用(target function= )X.i优化过程的输入数据。使用标准命令我没有问题：nlminb()F_1for()

B=10 # number of iterations in the for(), foreach() loops
ll<-numeric(B) # vector containing the objective value from nlminb() at iteration i.

for (i in 1:B){
               X.i<-f_bwhv(X,resampling=T)
               ll[i]<-nlminb(par,F_1,X.i=X.i)$objective
               }
ll
[1] 55160.06 65839.87 50232.35 74536.11 73489.52 80321.76 61646.76 61899.84 76774.73 74138.7

但是，我无法申请foreach()，因为它似乎nlminb()无法识别输入数据X.i，或者至少无法以与嵌入时相同的方式管理它for()：

doMC::registerDoMC(cores=2)

ll.foreach<-foreach(i=1:B,.packages = c("stats","plyr"),.combine = c)   %dopar% {
                 X.i<-f_bwhv(X,resampling=T)
                 nlminb(par,F_1,X.i=X.i)$objective
                }

Error in { : task 1 failed - "object 'X.i' not found"

我不知道问题出在哪里，但我想它一定是与 howforeach()和nlminb() interact 相关的东西，因为如果我foreach()用一个简单的函数运行，比如说，测量 Xi 中的行数，我完全没有问题：

nrows.foreach<-foreach(i=1:B, .packages = c("stats","plyr"), .combine = c) %dopar% { 
                 X.i<-f_bwhv(X,resampling=T)
                 nrow(X.i)
                 }

nrows.foreach
118 118 116 116 118 117 116 115 108 113

我对foreach包不熟悉，也未能在包帮助中找到解决方案，因此非常感谢您的建议。

我在这里用过：

R版本3.3.0（2016-05-03）；doMC 版本 1.3.4；foreach 1.4.3 版；平台：x86_64-pc-linux-gnu（64位）

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我自己发现了问题，只是想分享它以防有人遇到同样的问题。经过几次试验，我意识到问题在于我如何定义 F_1。最初，我指定的函数如下：

F_1<-function(par,...){*some calculations involving par and X.i* }

使用 ,..., 将 Xi 传递给函数。这在其他例程中总是对我有用。解决方案只需以这种方式更改函数的标头即可：

F_1<-function(par,X.i){*some calculations involving par and X.i* }

干杯

于 2017-01-23T15:28:48.577 回答