我希望在使用 RInside 的 C++ 程序中使用 R 库 cmaes(协方差矩阵适应进化策略)。
https://www.rdocumentation.org/packages/cmaes/versions/1.0-11/topics/cma_es
有相同算法(libcmaes)的 C++ 实现,但处理约束的方式(这不是算法的固有部分)与 R 实现不同。我以前没有使用过 RInside,所以我使用与库一起分发的示例作为参考点:
https://github.com/eddelbuettel/rinside/tree/master/inst/examples/standard
作为一个最小的例子,我试图集成到 C++ 中的 R 脚本如下所示:
library(cmaes)
seednum<-100
set.seed(seednum, kind="Mersenne-Twister")
ctl_list[["stop.tolx"]]<-0.001
initpar<-c(7.488549, 3.403088, 7.773092, 4.331335, 1.881067)
objfun<-function(pop){
val<-0
for (element in pop)
{
val<-val+(element*element)
}
val
}
res<-cma_es(initpar, objfun, lower=-10, upper=10, control=ctl_list)
print(res)
我面临的问题是我的目标函数(它是 cma_es 的函数参数)是用 C++ 编写的(出于性能原因必须保留在 C++ 中),因此它必须以 R 函数接受它的方式包装. 我在示例中看不到任何东西来实现这样的事情。到目前为止,我拥有的 C++ 代码如下:
#include <RInside.h> // for the embedded R via RInside
double objfun (std::vector<double> x)
{
double val = 0.0;
for (unsigned i = 0; i < x.size(); i++)
val += x[i]*x[i];
return val;
}
int main(int argc, char *argv[])
{
try
{
RInside R(argc, argv); // create an embedded R instance
std::string load_str = "suppressMessages(library(cmaes))";
R.parseEvalQ(load_str); // load library, no return value
std::vector<double> initpar = {7.480042, 2.880649, 8.380858, 4.620689, 1.910938};
R["initpar"] = initpar; // or R.assign(initpar, "initpar");
std::string seed_str = "seednum<-100; set.seed(seednum, kind='Mersenne-Twister')";
R.parseEval(seed_str); // Parse and evaluate, nothing to return
std::string list = "ctl_list<-list()";
R.parseEval(list);
R.parseEvalQ("ctl_list[['stop.tolx']]<-0.001");
std::string cmd = "cma_es(initpar, objfun, lower=-10, upper=10, control=ctl_list)";
Rcpp::CharacterVector res = R.parseEval(cmd); // parse, eval + return result
for (int i = 0; i < res.size(); i++) // loop over vector and output
{
std::cout << res[i];
}
std::cout << std::endl;
}
catch(std::exception& ex)
{
std::cerr << "Exception caught: " << ex.what() << std::endl;
}
catch(...)
{
std::cerr << "Unknown exception caught" << std::endl;
}
exit(0);
}
如果使用 Rcpp 将 C++ 函数传递给 R,则将// [[Rcpp::export]]
使用它来传递它,但此处不适用。以上显然无法执行,并出现以下错误:
Error in FUN(newX[, i], ...) : object 'objfun' not found
Exception caught: Error evaluating: cma_es(initpar, objfun, lower=-10, upper=10, control=ctl_list)
所以问题很简单,我如何使用 RInside 包装 C++ 函数,使其可以传递给 R 函数?