R 中 optim() 函数的行为答案

【问题标题】：Behavior of optim() function in RR 中 optim() 函数的行为
【发布时间】：2013-12-21 13:29:14
【问题描述】：

我正在使用 R optim 函数进行最大似然估计。

我使用的命令是

optim(3, func, lower=1.0001, method="L-BFGS-B")$par

如果参数为1，函数func具有无限值。因此，我将较低的值设置为 1.0001。但有时会发生错误。

Error in optim(3, func, lower = 1.0001, method = "L-BFGS-B", sx = sx,  : 
  L-BFGS-B needs finite values of 'fn'

接下来发生的事情很难理解。如果我再次运行相同的命令，那么它给出的结果 1.0001 是下限。似乎optim 函数“了解到” 1 不是正确答案。 optim 函数如何在我第一次运行时给出答案 1.0001？

附：我刚刚发现这个问题只发生在独立的 R-console 中。如果我在 R Studio 中运行相同的代码，则不会发生。很奇怪。

【问题讨论】：

如果你给出一个可重现的例子会容易得多。在 RStudio 中得到不同的结果很奇怪，但并非不可能。您应该记住的一件事是，默认情况下optim 使用 0.001 的步长来计算局部梯度的有限差分近似值； 不应该（原则上）导致这个问题，但它可能。如果您使用control=list(ndeps=5e-4) 确保有限差分步长小于您的lower 值和硬边界之间的距离，会发生什么情况。
您还可以检测您的 func 函数来打印（或 cat()）它实际调用的值，以准确记录 optim() 正在评估的内容。
sessionInfo() 的 PS 结果也很有用。

【解决方案1】：

“L-BFGS-B”方法要求函数的所有计算值都是有限的。
出于某种原因，optim 似乎正在评估您的函数值为 1.0，给您一个 inf，然后抛出一个错误。

如果您想快速破解，请尝试定义一个新函数，该函数为输入 1 提供非常高的值（如果您试图最大化，则为低值）。

func2 <- function(x){
  if (x == 1){
    return -9999
  }
  else{
    return func(x)
  }
}

optim(3, func2, lower=1.0001, method="L-BFGS-B")$par

【讨论】：

【解决方案2】：

（现在作为答案而不是评论发布；如果合适，稍后将删除。）对于它的价值，即使使用默认控制参数（例如ndeps=1e-3），我也无法让这个示例（奇点为 1）失败：

func <- function(x) 1/(x-1)*x^2
library(numDeriv)
grad(func,x=2)  ## critical point at x=2
optim(par=1+1e-4,fn=func,method="L-BFGS-B",lower=1+1e-4)

尝试各种起始值：

svec <- 1+10^(seq(-4,2,by=0.5))
sapply(svec,optim,fn=func,method="L-BFGS-B",lower=1+1e-4)

这些都有效。

【讨论】：