Передача параметров в nloptr целевой функции - R

Question

Я намерен использовать nloptr пакет в for петли, как показано ниже:

for(n in 1:ncol(my.data.matrix.prod)) 
{ 
alpha.beta <- as.vector(Alpha.beta.Matrix.Init[,n]) 

opts = list("algorithm"="NLOPT_LN_COBYLA", 
      "xtol_rel"=1.0e-8, "maxeval"= 2000) 

lb = vector("numeric",length= length(alpha.beta)) 

result <- nloptr(alpha.beta,eval_f = Error.func.oil,lb=lb, 
        ub = c(Inf,Inf),eval_g_ineq=Const.func.oil, 
        opts = opts) 

Final.Alpha.beta.Matrix[,n] <- result$solution  
    } 

Помимо прохождения «параметров оптимизации: alpha.beta» к функции ошибок (функции минимизации), Я также хотел бы отправить n из цикла for. Есть какой-либо способ сделать это?

FUNC ошибка определяется следующим образом:

Error.func.oil <- function(my.data.var,n)   
{ 
    my.data.var.mat <- matrix(my.data.var,nrow = 2,ncol = ncol(my.data.matrix.prod) ,byrow = TRUE) 

    qo.est.matrix <- Qo.Est.func(my.data.var.mat) 
    diff.values <- well.oilprod-qo.est.matrix #FIND DIFFERENCE BETWEEN CAL. MATRIX AND ORIGINAL MATRIX 
    Error <- ((colSums ((diff.values^2), na.rm = FALSE, dims = 1))/nrow(well.oilprod))^0.5 #sum of square root of the diff 

    Error[n] 
} 

Функция ограничения проста и определяется как:

Const.func.oil <- function(alpha.beta) 
{ 
    cnst <- alpha.beta[2]-1 
    cnst 
} 

Так что, когда я запускаю приведенный выше код, я получаю сообщение об ошибке

Ошибка в .checkfunargs (eval_f, arglist, "eval_f"): eval_f требует аргумента 'n', но это не было передано в ' nloptr '.

Как передать «n» функции ошибки? обратите внимание, что «n» не нужно оптимизировать. Это просто индекс.

Answer 1

Хорошо. Я читал некоторые примеры в Интернете и обнаружил, что я могу, вероятно, упомянуть «N» в определении nloptr себя как:

for(n in 1:ncol(my.data.matrix.prod)) 
{ 
alpha.beta <- as.vector(Alpha.beta.Matrix.Init[,n]) 

opts = list("algorithm"="NLOPT_LN_COBYLA", 
      "xtol_rel"=1.0e-8, "maxeval"= 5000) 

lb = c(0,0) 

result <- nloptr(alpha.beta,eval_f = Error.func.oil,lb=lb, 
        ub = c(Inf,Inf), 
        opts = opts, n=n) #Added 'n' HERE 

Final.Alpha.beta.Matrix[,n] <- result$solution  
} 

Это, кажется, работает для меня. Следовательно, я устанавливаю это как закрытое.