Da @BenBolker die anfängliche Beinarbeit geleistet hat, um herauszufinden, welche Art von Funktionalität du zu reproduzieren hoffte, poste ich ein Follow-up, das nützlich sein könnte. Ein kürzlich stattgefundener Austausch über Rhelp endete mit einem Zitat, das für das R fortunes -Paket nominiert wurde, obwohl es mir nicht klar ist, ob es akzeptiert wurde:
Hier ist ein Link zu der selbst zitierten Arbeit von McCullough, die die Fehler des Excel Solver dokumentiert (von dem wir jetzt wissen, dass er von einigen Versionen des GRG2 Algorithmus angetrieben wird): www.pages.drexel.edu/~bdm25/chap8.pdf und der Link zur NIST-Website Für die Testprobleme sind hier: Ссылка und Ссылка
Der negative Kommentar (auf den ich durch einen Downvote aufmerksam gemacht wurde) von @jwg veranlasste mich dazu, die von Bolker vorgeschlagene Suche erneut durchzuführen. Noch keine Treffer für findFn( "GRG2") . Ich kann mehrere Treffer für "GRG" keinem von ihnen offenbar zu einem Löser melden, und war amüsiert, dass einer von ihnen die eingängige Erweiterung zu "General Random Guessing-Modell" hat. Das schien besonders amüsant, als der Grund für meine wohl nicht beantwortete Antwort darin bestand, dass die Entscheidung, den Excel-Solver zu verwenden, wirklich Zweifel über die Genauigkeit der Lösung aufkommen ließ. Ich bin unbußfertig, eine "Antwort" zu schreiben, die nicht genau das liefert, was angefordert wurde, sondern stattdessen Benutzer warnt, die sich in dieser statistisch / mathematischen Arena nicht für die Microsoft-Methode engagieren. Der Mangel an Anstrengung seitens der verteilten R-Entwickler, einen Drop-in-Ersatz für den Excel-Solver bereitzustellen, ist etwas ernsthaft zu überlegen.
Einige relevante Einsichten kommen von diesem Beitrag an R-help von a seriöser statistischer Wissenschaftler:
Der Code in Excel heißt eigentlich GRG2 (die 2 ist wichtig). nicht wie Jede der Methoden für optim () kann mit nichtlinearer Ungleichheit umgehen Einschränkungen und benötigt keine anfängliche Lösung.
Im NEOS-Optimierungsleitfaden gibt es einen Hinweis darauf: Ссылка
Nach diesem Klappentext wird es bei Problemen mit L-BFGS-B ähnlich sein ohne Einschränkungen oder Boxbeschränkungen. -thomas
Thomas Lumley Assoc. Professor, Biostatistik tlumley at u.washington.edu Universität von Washington, Seattle
Unter bestimmten Umständen kann es daher sinnvoll sein, optim anstelle des Excel-Solver zu verwenden:
Beachten Sie, dass der NEOS-Optimierungsleitfaden jetzt hier ist: Ссылка und GRG2 wird auf dieser Seite erwähnt: Ссылка Es listet BFGS, CONOPT und einige andere als verwandte Algorithmen auf. Der Artikel beschreibt diese als "projizierter erweiterter Lagrange-Algorithmus". Laut dem Optimierung CTV können diese Algorithmen in nloptr, alabama und Rsolnp gefunden werden.
Ich hatte gute Übereinstimmungen (bis sechs Zeichen) zwischen dem Excel-Solver und R mit dem optimx -Paket, aber YMMV.
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