将参数传递给nloptr目标函数-R

我打算在

for

循环中使用

nloptr

包，如下所示：

for(n in 1:ncol(my.data.matrix.prod))
 {
 alpha.beta <- as.vector(Alpha.beta.Matrix.Init[,n])

 opts = list("algorithm"="NLOPT_LN_COBYLA",
             "xtol_rel"=1.0e-8, "maxeval"= 2000)

 lb = vector("numeric",length= length(alpha.beta))

 result <- nloptr(alpha.beta,eval_f = Error.func.oil,lb=lb,
                  ub = c(Inf,Inf),eval_g_ineq=Const.func.oil,
                  opts = opts)

 Final.Alpha.beta.Matrix[,n] <-   result$solution    
  }

约束函数很简单，定义如下：

    Error.func.oil <- function(my.data.var,n)        
 {
   my.data.var.mat <- matrix(my.data.var,nrow = 2,ncol = ncol(my.data.matrix.prod) ,byrow = TRUE)

   qo.est.matrix <-  Qo.Est.func(my.data.var.mat)
   diff.values <- well.oilprod-qo.est.matrix    #FIND DIFFERENCE BETWEEN CAL. MATRIX AND ORIGINAL MATRIX
   Error <- ((colSums ((diff.values^2), na.rm = FALSE, dims = 1))/nrow(well.oilprod))^0.5    #sum of square root of the diff

   Error[n]
 }

Const.func.oil <- function(alpha.beta)
 {
    cnst <- alpha.beta[2]-1
    cnst
 }

---

Const.func.oil正常。我在网上读了一些例子，发现在
nloptr
本身的定义中，我可能会提到“n”：

for(n in 1:ncol(my.data.matrix.prod))
 {
 alpha.beta <- as.vector(Alpha.beta.Matrix.Init[,n])

 opts = list("algorithm"="NLOPT_LN_COBYLA",
             "xtol_rel"=1.0e-8, "maxeval"= 5000)

 lb = c(0,0)

 result <- nloptr(alpha.beta,eval_f = Error.func.oil,lb=lb,
                  ub = c(Inf,Inf),
                  opts = opts, n=n)  #Added 'n' HERE

 Final.Alpha.beta.Matrix[,n] <-   result$solution    
}

for（n/1:ncol（my.data.matrix.prod））
{
alpha.beta是的，这是正确的，nloptr将
…
作为输入参数，并将它们传递到目标函数中。