R hat viele, viele Pakete für die Optimierung; Überprüfen Sie die CRAN-Task-Ansicht zur Optimierung: Ссылка . Natürlich gibt es für nichtlineare Programme optim() , was Standard ist und den Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno-Algorithmus und Nelder-Mead einschließt. Es ist ein guter erster Start.
Linprog, von Galwegian erwähnt, konzentriert sich auf die lineare Programmierung über den Simplex-Algorithmus. Außerdem könnten Sie an fPortfolio interessiert sein, wenn Sie eine Portfolio-Optimierung durchführen.
Sie sollten auch versuchen, das Rglpk -Paket LP-Probleme mit GLPK (GNU lineares Programmierkit) .
Ein Beispiel:
%Vor% R-Ausgabe:
(Beachten Sie, dass $status eine Ganzzahl mit Statusinformationen über die zurückgegebene Lösung ist. Wenn der Steuerparameter canonicalize_status gesetzt ist (der Standardwert), gibt er 0 für die optimale gefundene Lösung zurück und andernfalls den Wert ungleich 0. Wenn der Steuerparameter ist auf FALSE gesetzt, gibt es die GLPK-Statuscodes zurück).
Tags und Links r mathematical-optimization