Fminuc Matlab 到 Optim R 的转换 - 增加 R 中的优化能力

Question

我目前正在将一组使用优化器 fminunc 计算对数似然度的 matlab 模型转换为使用 optim 'BFGS' 的 R。

我有所有 matlab 模型的初始值、最大似然值和最终参数结果。大多数 R 转换模型可以使用与 matlab 相同的初始参数找到使用 optim、相同的对数似然和相同的最终参数值。然而，有些人陷入了局部最优，可以通过将 matlab 结束参数值作为初始值来修复，然后这些模型找到 matlab 最大似然值。

R 是否有更强大的优化，与 matlab 相提并论，或者只是 R 更有可能陷入局部最优，因此初始参数值在它们实现最大对数似然中变得更加关键陷入局部优化？

res<-optim(par=x,fn=BOTH4classnochange,hessian=TRUE,method='BFGS',control=list(maxit=MaxIter,abstol=TolFun,reltol=TolX))

Answer 1

您是否知道CRAN Task View on Optimization 列出了每个相关的包？是的，有几十个。