相关疑难解决方法(0)

我是R的新手,如果问题有点傻,请原谅我.我正在尝试为值函数迭代编写一个简单的while循环.我的函数(optim.routine)使用求解器ipoptr.这是我的代码:

d<-1
old1<-0
old2<-0
num.iter<-0
i.esp<-1e-05
i.T<-100
lb<-0
ub<-10

while (d>i.eps & num.iter<i.T){
new1 <- optim.routine(old1, old2, eval_f=eval_f, eval_grad_f=eval_grad_f, lb=lb, ub=ub, update=FALSE)
d<-dist(c(old1, new1), method="euclidean")
num.iter<-num.iter+1
old1<-new1
}

其中optim.routine是以下函数:

optim.routine<-function(old1, old2, eval_f=obj, eval_grad_f=obj.deriv, lb=lb, ub=ub, update){
  if (isTRUE(update)){
    var2<-old2
    var1<-old1
    var1.deriv<-deriv(var1)
    optimize <- ipoptr(x0 = old2, eval_f = eval_f, eval_grad_f = eval_grad_f, lb = lb,
                       ub = ub)

    new1<- optimize$objective
    new2<- optimize$solution
    old2<-new2
    old1<-new1
  }else{
    var2<-old2
    var1<-old1
    var1.deriv<-vf.deriv(var1)
    optimize <- ipoptr(x0 = old2, eval_f = eval_f, eval_grad_f = eval_grad_f, lb …

我想在我的带有4个内核的Windows计算机上并行运行jags模型,但是我们无法弄清楚为什么我的模型不会运行.我在网上广泛搜索了这些帖子:

http://andrewgelman.com/2011/07/23/parallel-jags-rngs/

http://users.soe.ucsc.edu/~draper/eBay-Google-2013-parallel-rjags-example.txt

当我运行一个简单的例子(见下面的代码)时%do%,模型运行正常(当然是连续的).当我使用时%dopar%,我收到错误: Error in { : task 1 failed - "Symbol table is empty"

library(rjags)
library(coda)
library(foreach)              
library(doParallel)
library(random)     
load.module("lecuyer")

###  Data generation 
y <- rnorm(100)
n <- length(y)
win.data <- list(y=y, n=n)

# Define model
sink("model.txt")
cat("
    model {
    # Priors
    mu ~ dnorm(0, 0.001)
    tau <- 1 / (sigma * sigma)
    sigma ~ dunif(0, 10)
    # Likelihood
    for (i in 1:n) {
      y[i] ~ dnorm(mu, tau)
    }
}
",fill=TRUE)
sink()

inits <- …

我有一个函数调用 (to jags.parallel)，当给定数字参数时，该函数调用有效，n.iter = 100但当参数使用变量值 时，该函数调用失败n.iter = n.iter。这看起来可能是一个错误jags.parallel

错误的最小可重现示例：

    library(R2jags)
    model.file <- system.file(package="R2jags", "model", "schools.txt")
    J <- 8.0
    y <- c(28.4,7.9,-2.8,6.8,-0.6,0.6,18.0,12.2)
    sd <- c(14.9,10.2,16.3,11.0,9.4,11.4,10.4,17.6)    
    jags.data <- list("y","sd","J")
    jags.params <- c("mu","sigma","theta")
    jags.inits <- function(){
      list("mu"=rnorm(1),"sigma"=runif(1),"theta"=rnorm(J))
    }

然后这有效：

    jagsfit.p <- jags.parallel(data=jags.data, inits=jags.inits, jags.params, 
                               n.iter=5000, model.file=model.file)

但这并不：

     n.iter=5000
    jagsfit.p <- jags.parallel(data=jags.data, inits=jags.inits, jags.params,
                               n.iter=n.iter, model.file=model.file)

给出错误：

Error in checkForRemoteErrors(lapply(cl, recvResult)) : 
  3 nodes produced errors; first error: object 'n.iter' not found

我认为这与不将变量导出到集群有关n.iter，但尚不清楚 jags.parallel 使用的是什么并行引擎。n.iter …