#python #r #optimization #nonlinear-optimization #simulated-annealing
#python #r #оптимизация #нелинейная оптимизация #имитация отжига
Вопрос:
Я перевожу некоторый код с Python на R, и мне трудно найти соответствующие функции в каждом. В данном конкретном случае код, с которым у меня возникли проблемы, является:
output = dual_annealing(
residuals_totalcases, x0=parameter_list, bounds=bounds_params
)
Из scipy.optimize.dual_annealing документации я вижу, что функция реализует оптимизацию двойного отжига.
Какие пакеты / функции в R были бы эквивалентны этому?
Из документации R я вижу, что в пакете subselect есть опции с anneal функцией, а также функция в GenSA пакете GenSA, а также некоторые другие.
Все они, похоже, используют имитированный отжиг, но никто не обсуждает двойной отжиг, который документы python описывают как «Этот стохастический подход, полученный из обобщения CSA (классический имитированный отжиг) и FSA (быстрый имитированный отжиг) в сочетании со стратегией применения локального поиска в принятых местоположениях «.
Кто-нибудь может предложить какие-либо разъяснения? TIA
Ответ №1:
Это этот пакет: GenSA: обобщенный имитированный отжиг, расположенный по адресу
https://cran.r-project.org/web/packages/GenSA/index.html , с сопроводительной бумагой:
Ю. Сян, С. Губиан. Б. Суомела, Дж. Хоэн (2013). Обобщенный имитированный отжиг для эффективной глобальной оптимизации: пакет GenSA для R. Журнал R, том 5/1, июнь 2013
Документация scipy ссылается на эту модель как на ссылку № 5, говоря, что они являются альтернативными реализациями друг друга.