일반화 된 GG (Reduced Gradient) 알고리즘의 알고리즘

Question

누구의 R 패키지가 GRG2 (Generalized Reduced Gradient) 알고리즘을 구현하고 있는지 알고 있습니까? 덕분에

Answer 1

@BenBolker는 복제를 원했던 기능을 찾는 데있어 초기 작업을 수행 했으므로 후속 작업을 게시하는 것이 유용 할 수 있습니다. 여기

"The idea that the Excel solver "has a good reputation for being fast 
and accurate" does not withstand an examination of the Excel solver's 
ability to solve the StRD nls test problems. ... 
Excel solver does have the virtue that it will always produce an 
answer, albeit one with zero accurate digits." 

"I am unaware of R being applied to the StRD, but I did apply S+ to the 
StRD and, with analytic derivatives, it performed flawlessly." 

From: Bruce McCullough <bdmccullough@drexel.edu> 
Date: February 20, 2013 7:58:24 AM PST 

가 실패를 문서화 자기 인용 작업에 대한 링크입니다 : 그것을 수락 여부 나에게 분명하지 않지만에서는 rhelp에 대한 최근의 교환은 R fortunes 패키지에 임명되었다 견적 끝났다 맥 컬러에 의해 (우리가 지금 GRG2 알고리즘의 일부 버전에 의해 제공됩니다 알고) 엑셀 솔버의 : www.pages.drexel.edu/~bdm25/chap8.pdf 및 시험 문제에 대한 NIST 웹 사이트에 대한 링크는 여기에 있습니다 : http://www.itl.nist.gov/div898/strd/nls/nls_info.shtml 및 http://www.itl.nist.gov/div898/strd/nls/nls_main.shtml

부정적인 댓글 (가져 @jwg에서 downvote 에의 한 나의주의에) 나는 Bolker가 건의 한 수색을 다시하기 위하여 자극했다. 아직 findFn("GRG2")에 대한 조회수가 없습니다. "GRG"에 대한 몇 가지 히트를 솔버에 분명하게보고 할 수는 없으며, 그 중 하나가 "일반 무작위 추측 모델"에 익숙한 확장 기능을 가지고 있다는 사실에 즐겁습니다. Excel의 솔버 사용을 선택하면 솔류션의 정확성에 대해 진정으로 불확실성이 생겼다는 것이 논란의 여지는없는 답변 일 때 특히 재미있었습니다. 나는 요청한 것을 정확하게 전달하지 못하는 "응답"을 게시하는 것에 대해 회개하지 않고 대신이 통계/수학 분야에서 Microsoft 방식에 종교적으로 헌신하지 않는 사용자에게 경고합니다. 분산 된 R 개발자들이 Excel 솔버를 대체 할 수있는 노력을 기울이지 않는다는 사실은 심각하게 생각할 가치가 있습니다.

Answer 2

일부 relavant 통찰력 믿을만한 통계 과학자 this post to R-help에서 온 :

Excel에서 코드가 실제로 GRG2라고

(2 중요하지 않습니다). 과 달리 optim() 메서드는 비선형 부등식 제약 조건을 처리 할 수 ​​있으며 가능한 초기 솔루션이 필요하지 않습니다.

NEOS 최적화 가이드에 대한 추천 광고있다 : http://www-fp.mcs.anl.gov/otc/Guide/SoftwareGuide/Blurbs/grg2.html

이 추천 광고에서 판단, 그것은 아무 제약이나 상자 제약 문제 에 대한 L-BFGS-B와 유사합니다. -thomas

Thomas Lumley Assoc.

optim(pars, 
     OptPars, 
     ... , 
     method = "L-BFGS-B") 

참고 : 교수, 워싱턴의 u.washington.edu 대학의 생물 통계학의 tlumley,

시애틀

그래서 몇 가지 조건이 엑셀 해결사 대신이 같은 optim을 사용하는 것이 적합 할 수있다 여기에 NEOS 최적화 가이드가 있습니다 : http://neos-guide.org/content/optimization-guide이 페이지에는 GRG2가 언급되어 있습니다 : http://neos-guide.org/content/reduced-gradient-methods BFGS, CONOPT 및 기타 여러 알고리즘이 관련 알고리즘으로 나열되어 있습니다. 이 기사에서는이를 '투영 된 증강 된 라그랑지안 알고리즘'이라고 설명합니다. Optimization CTV에 따르면이 알고리즘은 nloptr, alabama 및 Rsolnp에서 찾을 수 있습니다.

optimx 패키지를 사용하지만 엑셀 솔버와 R 사이에 좋은 일치 (6 시그마 무릎까지)가 있었지만 YMMV.