在R optimx中，是否有任何方法可以为每次迭代提取参数和目标函数

假设我有一个优化问题要用

R

，

optimx

来解决。是否有任何方法可以随时间提取参数和目标函数值

f<-function(x){
  return(sum(abs(x)))
}

gr<-function(x){
  return(sign(x))
}
opt=optimx::optimx(runif(2),f,gr,method="BFGS")

产生副作用：

f<-function(x){
  .GlobalEnv$i <- get("i", envir = .GlobalEnv) + 1
  .GlobalEnv$log[get("i", envir = .GlobalEnv),] <- x
  return(sum(abs(x)))
}

gr<-function(x){
  return(sign(x))
}

library(optimx)
i <- 0
log <- matrix(numeric(100 * 2), ncol = 2)

opt <- optimx(c(0.8, -0.9),f,gr,method="BFGS")
log <- log[seq_len(i), ]

plot(log, type = "l", xlim = c(-2, 2), ylim = c(-1.2, 1.2))

---

据我所知，

method=“L-BFGS-B”

可以制作参数的进度报告。但是结果没有报告，所以我保留了消息并提取了值

library(optimx); library(dplyr)

cap <- capture.output(optimx(runif(2), f, gr, method="L-BFGS-B", 
                             control=list(trace=6, REPORT=1)))
temp <- cap[grep("X =|X0 =", cap)]
d <- gsub("X0 = |X = |Cauchy X =  ", "", temp) %>% strsplit(" ") %>% 
  unlist() %>% as.numeric() %>% matrix(ncol=2, byrow=T)

plot(-2:2,-2:2, type="n", ann=F)
for(i in c(1,2,4)) polygon(c(-0.5,0,0.5,0, -0.5)*i, c(0, 0.5, 0, -0.5, 0)*i)
points(d, pch=letters[1:nrow(d)])

库（optimx）；图书馆（dplyr）
cap%as.numeric（）%%>%矩阵（ncol=2，byrow=T）
绘图（-2:2，-2:2，type=“n”，ann=F）
对于（c（1,2,4）中的i）多边形（c（-0.5,0,0.5,0，-0.5）*i，c（0,0.5,0，-0.5,0）*i）
点（d，pch=字母[1:nrow（d）]）

[编辑]
正如帮助所说，源代码（）有助于准确理解这些值（@Roland commented，谢谢！！）。使用

method=“L-BFGS-B”

，您可以获得有关哪些值

control=list（trace=6，REPORT=1）

报告的其他信息

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当然，这是一个不同的优化器，具有不同的中间结果。有趣的绘图，对我很有帮助。这种方法的一个问题是，我们不知道如何分配

log

变量，因为工具箱使用的迭代次数不确定，对吗？我们可以做出合理的估计。如果估计值太小，请使用更大的估计值重试。迭代次数限制为100次，因此即使对于大多数有问题的拟合，n=1000也应该足够了。

library(optimx); library(dplyr)

cap <- capture.output(optimx(runif(2), f, gr, method="L-BFGS-B", 
                             control=list(trace=6, REPORT=1)))
temp <- cap[grep("X =|X0 =", cap)]
d <- gsub("X0 = |X = |Cauchy X =  ", "", temp) %>% strsplit(" ") %>% 
  unlist() %>% as.numeric() %>% matrix(ncol=2, byrow=T)

plot(-2:2,-2:2, type="n", ann=F)
for(i in c(1,2,4)) polygon(c(-0.5,0,0.5,0, -0.5)*i, c(0, 0.5, 0, -0.5, 0)*i)
points(d, pch=letters[1:nrow(d)])