下面的示例显示了我遇到的一些问题（更多可重现的示例即将推出）。要运行示例，首先运行install_github("KineticEval","zhenglei-gao"). 您需要安装包mkin及其依赖项，并且可能还需要为不同的优化算法安装一堆其他包。

基本上我试图解决非线性最小二乘曲线拟合问题，如 Matlab 函数lsqnonlin的文档 ( http://www.mathworks.de/de/help/optim/ug/lsqnonlin.html ) 中所述。在我的例子中，曲线是由一组微分方程建模的。我将通过示例进行更多解释。我尝试过的优化算法包括：

• Marq from nls.lm, the Levenburg-Marquardt
• 端口来自 nlm.inb
• L-BGFS-B 来自 optim
• 来自 optimx
• solnp包Rsolnp

我也尝试了其他一些，但没有在这里显示。

我的问题总结

• R 中是否有可靠的函数/算法可以使用，例如lsqnonlin在 Matlab 中可以解决我的非线性最小二乘问题类型？（我找不到一个。）
• 对于一个简单的情况，不同的优化达到不同的解决方案的原因是什么？
• 什么lsqnonlin比 R 中的函数更胜一筹？信任区域反射算法或其他原因？
• 有没有更好的方法来解决我的问题类型，以不同的方式表达？也许有一个非常简单的解决方案，但我只是不知道。

示例 1：一个简单的案例

我先给出R代码，稍后解释。

ex1 <- mkinmod.full(
  Parent = …