R语言函数优化实战：使用optim函数

R语言optim函数在函数优化中的应用

最新推荐文章于 2023-10-05 22:49:43 发布

BitSlinger

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文章标签： r语言开发语言 R语言

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本文介绍了R语言中optim函数用于函数优化的基本用法和实战案例。通过拟合指数函数，展示如何利用optim函数寻找最佳参数，实现与观测数据的最接近拟合。

R语言函数优化实战：使用optim函数

引言：
函数优化是在给定一组变量和一个目标函数的情况下，寻找最优变量值的过程。在R语言中，我们可以使用optim函数进行函数优化。本文将介绍如何使用optim函数进行函数优化，并提供实战案例。

optim函数简介
optim函数是R语言中一个常用的优化函数，用于求解最小化（或最大化）目标函数的变量。它提供了多种优化算法，包括拟牛顿法、共轭梯度法等。optim函数的基本用法如下：

optim(par, fn, ..., method = c("Nelder-Mead", "BFGS", "CG", "L-BFGS-B", "SANN", "Brent"),
      lower = -Inf, upper = Inf, control = list(), hessian = FALSE)

参数说明：

par：待优化的变量初始值。
fn：目标函数。
method：优化算法的选择。
lower、upper：变量的上下界。
control：控制优化过程的参数设定。
hessian：是否计算海森矩阵。

实战案例：拟合指数函数
为了演示optim函数的使用，我们将以拟合指数函数为例。假设我们有一组观测数据，并希望找到最佳的指数参数，使得拟合函数与观测数据最接近。

首先，我们生成一组模拟数据，并绘制出来：

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