R 中的 nlminb 为目标函数返回 -Inf 值

Question

注意 不幸的是，我无法提供可重现的示例，因为我有一个相当大的代码段。我认为粘贴 300 多行代码不是一个好主意，所以我提供了一个框架和一些伪代码来尝试解释问题。

问题 我正在使用nlminb 解决 R 中的优化问题。这 除了具有我的目标函数的一个特定数据集外，优化器运行良好。以下提供了有关该问题的一些上下文（语法简化）。

# Function with parameters to optimize
#
# my_function = function(params, additional_values1, additional_values2, data){
#      Perform calculations
#      return(value)
# }

# init = vector of initial values
# my_data = relevant data
#
> optimize = nlminb(init, my_function, 
                    additional_values1 = matrix1, additional_values2 = matrix2, 
                    data = my_data, hessian = T)
> optimize
$par
[1] -2.367386  3.032712 -1.146100  3.620519

$objective
[1] -Inf

$convergence
[1] 0

$iterations
[1] 5

$evaluations
function gradient 
       8       24 

$message
[1] "X-convergence (3)"

0 的收敛表明优化器已经收敛，但是目标函数返回值-Inf。

是否可以在目标函数上设置下限，或者让nlminb 提供目标函数的最后一个实数值（连同相应的参数值）？

我尝试过使用nlminb 的control parameters，但是我没有成功。

Answer 1

请提供一个可重现的例子。您可以在目标函数中检查返回值是否为-Inf，然后让函数报告参数或以其他方式调试函数。

一般来说，收敛仅仅意味着满足了某个停止条件；所以你不应该太相信它：

nlminb(c(0, 0), function(x) -Inf)
## $par
## [1] 0 0
## 
## $objective
## [1] -Inf
## 
## $convergence
## [1] 0
## 
## $iterations
## [1] 1
## 
## $evaluations
## function gradient 
##        2        2 
## 
## $message
## [1] "X-convergence (3)"