R 中的 Optim() 使用 Excel Solver 插件为我提供了不同的值答案

【问题标题】：Optim() in R gives me different values with Excel Solver plug-inR 中的 Optim() 使用 Excel Solver 插件为我提供了不同的值
【发布时间】：2016-08-11 18:40:05
【问题描述】：

我正在研究一个非常简单的优化（线性）问题，这在 excel 上非常容易，但是当我使用 R 的 optim() 或 optimize() 尝试它时会给出不同的值。函数是获取风险厌恶系数。 wc 是受访者的回答，虽然我自己给出了价值。

p <- 0.3
w1 <- 2.0
w2 <- 0.0
mean <- p*w1+(1-p)*w2
variance <- p*w1^2+(1-p)*w2^2-mean^2
wc <- 0.4

f<- function(x){(abs(mean-wc+0.5*x*variance))}
initial_x <- c(0.1)
x_optimal <- optim(initial_x, f, method="CG")
x_min <- x_optimal$par
x_min
[1] -0.4761905

目标函数只是一个变量的线性方程，所有其他变量都已确定。当我使用 Excel 求解器计算时，x 的最佳值为 0.4761905（是的，完全相同的数字，只是没有减号）。

我还尝试了其他方法，例如“Brent”、“SANN”，但它们给了我完全不同的值。我听说 optimize() 函数是用于线性优化的，所以我也尝试过，但又给了我错误的值。你能告诉我原因吗？

谢谢！

【问题讨论】：

嗨，欢迎来到堆栈溢出。下次您发布时，请尝试发布reproducible example。我们没有任何excel代码，所以我不能告诉你为什么你的答案是不同的符号。您的 R 代码返回正确的解决方案。 Excel中答案相反的原因可能是由于绝对值。此外，您不应使用基于通用梯度的优化例程来回答线性问题。只是solve(.5*variance, mean-wc)，它返回值0.4761905。

标签： r excel optimization

【解决方案1】：

您没有提供任何有关如何在 Excel 中执行计算的详细信息，但这些似乎是错误的，而不是 R。为了说明：

x <- (-1000:1000)/1000
plot(x,f(x))

显示接近 -0.5 的最小值。您也可以解析地解决问题，将 f(x)^2 的导数设置为零，得到(wc-mean)/(0.5*variance) 的解。

请注意，优化器之间的差异很小，几乎可以肯定地通过减少容差或增加迭代次数来减少。

optim(initial_x, f, method="CG")$par
#[1] -0.4761905
optim(initial_x, f, method="Brent",lower=-10, upper=10)$par
#[1] -0.4761905
optim(initial_x, f, method="SANN")$par
#[1] -0.475279
optimize(f,c(-10,10))$minimum
#[1] -0.4761772

【讨论】：