R 错误：输入范围可能“错误指定”导致缺失值？

Question

我正在使用 R 编程语言。我正在尝试使用以下库 (https://cran.r-project.org/web/packages/mopsocd/mopsocd.pdf) 来优化带有约束的函数。

首先，我加载了库：

#Load library:
library(mopsocd)

然后，我为这个例子创建了一些数据：

#load libraries
library(dplyr)


# create some data for this example
a1 = rnorm(1000,100,10)
b1 = rnorm(1000,100,5)
c1 = sample.int(1000, 1000, replace = TRUE)
train_data = data.frame(a1,b1,c1)

然后我定义了这个例子中使用的函数：

#define function:

funct_set <- function (x) {
    
    
    
    #bin data according to random criteria
    train_data <- train_data %>%
        mutate(cat = ifelse(a1 <= x[1] & b1 <= x[3], "a",
                            ifelse(a1 <= x[2] & b1 <= x[4], "b", "c")))
    
    train_data$cat = as.factor(train_data$cat)
    
    #new splits
    a_table = train_data %>%
        filter(cat == "a") %>%
        select(a1, b1, c1, cat)
    
    b_table = train_data %>%
        filter(cat == "b") %>%
        select(a1, b1, c1, cat)
    
    c_table = train_data %>%
        filter(cat == "c") %>%
        select(a1, b1, c1, cat)
    
    
    
    #calculate  quantile ("quant") for each bin
    
    table_a = data.frame(a_table%>% group_by(cat) %>%
                             mutate(quant = ifelse(c1 > x[5],1,0 )))
    
    table_b = data.frame(b_table%>% group_by(cat) %>%
                             mutate(quant = ifelse(c1 > x[6],1,0 )))
    
    table_c = data.frame(c_table%>% group_by(cat) %>%
                             mutate(quant = ifelse(c1 > x[7],1,0 )))
    
    f1 = mean(table_a$quant)
    f2 = mean(table_b$quant)
    f3 = mean(table_c$quant)
    
    
    #group all tables
    
    final_table = rbind(table_a, table_b, table_c)
    # calculate the total mean : this is what needs to be optimized
    
    f4 = mean(final_table$quant)
    
    
    return (c(f1, f2, f3, f4));
}

然后，我定义了约束：

#define constraints

gn <- function(x) {
    g1 <- x[3] - x[1] >= 0.0
    g2 <- x[4] - x[2] >= 0.0
    g3 <- x[7] - x[6] >0
    g4<- x[6] - x[5] >0
    return(c(g1,g2,g3, g4))
}

接下来，我为优化函数定制了一些选项（例如变量的数量、范围的下限和上限等）

## Set Arguments

varcount <- 7
fncount <- 4
lbound <- c(80,85,100,120,90, 110, 130)
ubound <- c(220,220,220,220,220, 145, 189)
optmin <- 0

最后，我自己运行了优化函数：

#run optimization



ex1 <- mopsocd(funct_set,gn, varcnt=varcount,fncnt=fncount,
                lowerbound=lbound,upperbound=ubound,opt=optmin)

问题：但是，这会产生以下错误：

Error in if ((max(rowSums(x)) == fncnt) == FALSE) { : 
  missing value where TRUE/FALSE needed

有谁知道为什么会产生这个错误？是因为我使用了不正确的格式来定义函数吗？是不是因为范围（例如“lbound”和“ubound”）不合逻辑？

谁能告诉我我做错了什么？

谢谢

Answer 1

您的错误表明缺失值已在某处进入您的流程。进入您的最终函数调用 ex1 <- mopsocd(...) 并运行它，直到错误显示具有 NaN 值的几个内部变量之前。从一开始就仔细检查最后一次调用，我们看到缺失值首先大致出现在内部变量popFit 生成时。这是一个有四列的表，每个fs 列。这表明错误是您的fs 之一是缺失值的原因。目视检查让我责怪f2 和f3。

在f4 处设置一个新断点并在运行代码时不时检查它（真的，自己尝试一下——它很有启发性）告诉我们你的b_table 和c_table 通常是空的。用简单的英语来说，你的错误的原因是在 b 或 c 类中经常没有值。