优化问题，非线性：从 R 中的目标和约束自动分析 Jacobian/Hessian？

Optimization issue, Nonlinear: automatic analytical Jacobian/Hessian from objective and constraints in R?

在 R 中，当您仅提供优化问题的目标函数和约束时，是否可以通过分析方法找到 Jacobian/Hessian/稀疏模式？

AMPL 可以做到这一点，据我所知，甚至 MATLAB 也可以做到这一点，但我不知道您是否需要 Knitro 来实现这一点。

但是，R 的所有优化工具(例如 nloptr)似乎都需要我自己输入梯度和 Hessian，这非常困难，因为我正在处理一个复杂的模型。

我为 R 中的自动微分编写了一个基本包，称为 madness。虽然它主要是为多元 delta 方法设计的，但它也应该可用于自动计算梯度。示例用法：

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require(madness)

# the 'fit' is the Frobenius norm of Y - L*R
# with a penalty for strongly negative R.
compute_fit <- function(R,L,Y) {
Rmad <- madness(R)
Err <- Y - L %*% Rmad
penalty <- sum(exp(-0.1 * Rmad))
fit <- norm(Err,'f') + penalty
}

set.seed(1234)
R <- array(runif(5*20),dim=c(5,20))
L <- array(runif(1000*5),dim=c(1000,5))
Y <- array(runif(1000*20),dim=c(1000,20))
ftv <- compute_fit(R,L,Y)
show(ftv)
show(val(ftv))
show(dvdx(ftv))

我得到以下信息：

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class: madness
d (norm((numeric - (numeric %*% R)), 'f') + (sum(exp((numeric * R)), na.rm=FALSE) + numeric))
calc: ------------------------------------------------------------------------------------------------
d R
val: 207.6 ...
dvdx: 4.214 4.293 4.493 4.422 4.672 2.899 2.222 2.565 2.854 2.718 4.499 4.055 4.161 4.473 4.069 2.467 1.918 2.008 1.874 1.942 0.2713 0.2199 0.135 0.03017 0.1877 5.442 4.81
1 5.472 5.251 4.674 1.933 1.62 1.79 1.902 1.665 5.232 4.435 4.789 5.183 5.084 3.602 3.477 3.419 3.592 3.376 4.109 3.937 4.017 3.816 4.2 1.776 1.784 2.17 1.975 1.699 4.365 4
.09 4.475 3.964 4.506 1.745 1.042 1.349 1.084 1.237 3.1 2.575 2.887 2.524 2.902 2.055 2.441 1.959 2.467 1.985 2.494 2.223 2.124 2.275 2.546 3.497 2.961 2.897 3.111 2.9 4.44
2 3.752 3.939 3.694 4.326 0.9582 1.4 0.8971 0.8756 0.9019 2.399 2.084 2.005 2.154 2.491 ...
varx: ...

[,1]
[1,] 207.6

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[1,] 4.214 4.293 4.493 4.422 4.672 2.899 2.222 2.565 2.854 2.718 4.499 4.055 4.161 4.473 4.069 2.467 1.918 2.008 1.874 1.942 0.2713 0.2199 0.135 0.03017 0.1877 5.442 4.811
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[1,] 5.472 5.251 4.674 1.933 1.62 1.79 1.902 1.665 5.232 4.435 4.789 5.183 5.084 3.602 3.477 3.419 3.592 3.376 4.109 3.937 4.017 3.816 4.2 1.776 1.784 2.17 1.975
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[1,] 1.699 4.365 4.09 4.475 3.964 4.506 1.745 1.042 1.349 1.084 1.237 3.1 2.575 2.887 2.524 2.902 2.055 2.441 1.959 2.467 1.985 2.494 2.223 2.124 2.275 2.546 3.497
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[1,] 2.961 2.897 3.111 2.9 4.442 3.752 3.939 3.694 4.326 0.9582 1.4 0.8971 0.8756 0.9019 2.399 2.084 2.005 2.154 2.491

请注意，导数是标量相对于 5 x 20 矩阵的导数，但在这里被展平为向量。 (不幸的是一个行向量。)

1) optim 中默认的 Nelder Mead 方法不需要导数，也不在内部计算它们。

2) D、deriv 和相关的 R 函数(参见 ?deriv)可以计算简单的符号导数。

3) Ryacas 包可以计算符号导数。

看看solnp，包Rsolnp。它是一个非线性规划求解器，不需要解析 Jacobian 或 Hessian：

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min f(x)
s.t. g(x) = 0
l[h] <= h(x) <= u[h]
l[x] <= x <= u[x]