退出无限的while循环答案

【问题标题】：Get out of infinite while loop退出无限的while循环
【发布时间】：2017-01-20 12:06:28
【问题描述】：

当while 循环卡在 R 中的无限循环中时，识别它的最佳方法是什么？

这是我的情况：

diff_val = Inf
last_val = 0

while(diff_val > 0.1){

    ### calculate val from data subset that is greater than the previous iteration's val
    val = foo(subset(data, col1 > last_val))

    diff_val = abs(val - last_val) ### how much did this change val?
    last_val = val ### set last_val for the next iteration
}

目标是让val越来越接近稳定值，当val在上一次迭代中val的0.1以内时，则认为它足够稳定并从while 循环。我的问题是，对于某些数据集，val 在两个值之间来回交替卡住。例如，在 27.0 和 27.7 之间来回迭代。因此，它永远不会稳定下来。如果发生这种情况，我该如何打破while 循环？

我知道break，但不知道如何告诉循环何时使用它。我想保持之前两次迭代的值会起作用，但我不知道如何保持两次迭代前的值......

while(diff_val > 0.1){

    val = foo(subset(data, col1 > last_val))

    diff_val = abs(val - last_val)
    last_val = val

    if(val == val_2_iterations_ago) break
}

如何创建val_2_iterations_ago？

对不可重现的代码表示歉意。复制这种情况所需的真正的foo() 和data 不是我要分享的……不过，它们并不是解决控制流问题的关键。

【问题讨论】：

该过程通常是递减的吗？当超过某个（任意）限制时，您可能能够跟踪它不减少和中断的次数。

标签： r loops while-loop

【解决方案1】：

我不知道只跟踪前两次迭代是否真的就足够了，但为此添加逻辑并不太麻烦。

逻辑是每次迭代，倒数第二个值成为最后一个值，最后一个值成为当前值，当前值从foo()派生而来。考虑这段代码：

while (diff_val > 0.1) {
    val <- foo(subset(data, col1 > last_val))

    if (val == val_2_iterations_ago) break

    diff_val = abs(val - last_val)
    val_2_iterations_ago <- last_val
    last_val <- val
}

【讨论】：

我同意，三个或更多交替值的循环是可能的。如果可以概括这一点，那就太好了！

【解决方案2】：

另一种可能更通用的方法是跟踪您的迭代并设置最大值。

将此与蒂姆的好答案配对：

iter = 0
max_iter = 1e6
while (diff_val > 0.1 & iter < max_iter) {
    val <- foo(subset(data, col1 > last_val))

    if (val == val_2_iterations_ago) break

    diff_val = abs(val - last_val)
    val_2_iterations_ago <- last_val
    last_val <- val
    iter = iter + 1
}

【讨论】：

【解决方案3】：

这通常是如何完成的，你有：

收敛容差，因此当您的目标函数没有明显变化时，算法被视为已收敛
对迭代次数的限制，以保证代码最终终止
检查目标函数实际上正在减少，以捕捉它发散/循环的情况（许多优化算法的设计是不应该发生这种情况，但在你的情况下它确实发生了）

伪代码：

oldVal <- Inf
for(i in 1:NITERS)
{
    val <- objective(x)
    diffVal <- val - oldVal
    converged <- (diffVal <= 0 && abs(diffVal) < TOL)
    if(converged || diffVal > 0)
        break
    oldVal <- val
}

【讨论】：