如何在优化中避免 NaN？

计算科学 r 优化
2021-11-26 15:12:23

假设，我有一个功能并想优化它。但如果我使用optim()which 给出warnings(). 我怎样才能避免这些警告NaN？

    myfun<-function(par, x){

    f<- sum(x)*length(x)+sum(log(gamma(par))*x)+1
    return(-f)
    }
    optim(0.1, myfun, x=c(1,5,4,7,8,5,6,5,45,8))

$par
[1] 4.203895e-46

$value
    [1] -10762.39
    $counts
function gradient 
     502       NA 
$convergence
    [1] 1
    $message
NULL

There were 50 or more warnings (use warnings() to see the first 50)


warnings()

2: In log(gamma(par)) : NaNs produced
3: In log(gamma(par)) : NaNs produced
4: In log(gamma(par)) : NaNs produced
3个回答

正如 AdamO 所说，您对非正值有疑问。纯粹出于优化目的，求幂以确保事物是非负的并添加一些盐以避免零通常可以解决问题。所以......像：

myfun<-function(par, x){
 par <- exp(par) + 10^-10
 f<- sum(x)*length(x)+sum(log(gamma(par))*x)+1
 return(-f)
}

那么这两个优化器都不会给您带来任何麻烦。

optim( log(0.1), myfun, x=c(1,5,4,7,8,5,6,5,45,8), method="BFGS")
optim( log(0.1), myfun, x=c(1,5,4,7,8,5,6,5,45,8), method="CG")
# I logged because I exponentiate in the function.

基本上，您有一个受约束的优化问题，并且您想将其表示为无约束的优化问题。因此，你对你的解决方案空间求幂以确保它是非负的。

请注意：如果您测试非常大的值，求幂有时会导致问题，例如。标准杆=113；会导致评估“gamma(exp(113))”，这实际上是一个很大的数字。:)

par问题是您的最佳解决方案是一个边界值（为 0，并且不允许为负值）。myfun的给定值进行绘图来验证这一点。我认为一般优化器没有很好地配置来处理此类问题。x

使用 lgamma(par) 代替 log(gamma(par))。

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