r语言optim函数的用法是甚么

optim函数是R语言中用于最优化问题求解的函数，它提供了一个通用的接口来寻觅函数的最小值或最大值。

optim函数的基本用法是：

optim(par, fn, ...)

参数说明：

• par：一个包括函数参数的向量，用于指定优化问题的起始点。
• fn：一个函数，用于计算目标函数的值。
• …：其他参数，用于指定优化问题的束缚条件、算法选择等。

optim函数返回一个包括以下元素的列表：

• par：优化问题的最优解。
• value：最优解对应的目标函数的值。
• convergence：一个逻辑值，唆使算法是否是收敛。
• message：一个描写算法收敛情况的字符信息。
• hessian：最优解处的海森矩阵的逆矩阵（可选）。

需要注意的是，optim函数默许使用Nelder-Mead（单纯形）算法来求解无束缚问题。如果需要求解带有束缚的最优化问题，可以通过设置其他参数来选择区分的算法，还是自定义束缚函数。

以下是一个简单的例子，演示怎样使用optim函数求解目标函数的最小值：

# 定义目标函数
fn <- function(x) {
  return((x[1]⑵)^2 + (x[2]⑶)^2)
}

# 设置起始点
par <- c(0, 0)

# 使用optim函数求解最小值
result <- optim(par, fn)

# 输出结果
print(result$par)     # 最优解
print(result$value)   # 最优解的目标函数值
print(result$message) # 算法收敛信息

输出结果：

[1] 1.999994 3.000007
[1] 7.200082e⑴1
[1] "CONVERGENCE: REL_REDUCTION_OF_F <= FACTR*EPSMCH"