¿Qué funciones para optimización en R exsten?

Podemos utilizar diferentes funciones para optimización en R que, dada una función, nos encuentran el mínimo iterando de forma similar a como hemos visto. Por esto, en este post, te presentamos algunas funciones para optimización en R.

Algunas funciones para optimización en R

Primera función

La primera de estas funciones para optimización en R es una función de una sola dimensión que nos permite calcular el mínimo entre -10 y 10:

In 1: ?optim

In 1: myfunc2 <- function (x) {0.05 * x ^ 2 + sin(x)}

In 1: o <- optimize (myfunc2, interval-c (-10, 10))
        o

$minimum

-1,42755377906257

$objective

-0,877862826571527

En este caso, el mínimo es -1,42755377906257 y el valor que alcanzamos en ese mínimo es -0,877862826571527.

En la recta, el mínimo sería X y el valor objetivo sería Y.

En este caso, al ser una función de una sola dimensión, nos arroja directamente el mínimo absoluto. No se va a quedar en el mínimo local porque es un intervalo pequeño y explora todo (-10, 10).

In : x <- seq (-10, 10, length.out = 100)
y <- myfunc2(x)

options (repr. plot. height = 4, repr. plot. width = 6)
plot (x, y, t = "l")
points (osminimum, osobjective,co l= "blue")

La gráfica de esta función quedaría así:

Segunda función

La segunda de las funciones para optimización en R de la que hablaremos es un poco más compleja, ya que es de dos dimensiones:

In 1: #myfunc30 <- function(x1, x2) (sin(x1 + 0.01) *sin(x2)/(x1(x2-0.005))
myfunc3D <- function (x1,x2) {log(abs((sin(x1) (x2 * x1 + 3)) ^ 2 * cos(x2)))}

plotMyFunc <- function (mytunc, margin) {
       x <- seq(margin[1]. margin[2]. length = 100)
       y <- seq(margin[1], margin[2]. length = 100)
       z <- outer (x, y, myfunc)
       image (x, y, z, col = terrain.colors (39))
       contour (x, y, z, add = T)
}

myfuncVector <- function(x) { myfunc3D (x[1], x[2])}

In [ ]: o <- optim (c(5,1), myfuncVector, hessian = TRUE)
         o

El resultado sería el siguiente:

$par

6,28318530717959

1,5707963267949

$value

-104.113243291428

$counts

function: 329 gradient: <NA>

$convergence

0

$message

NULL

$hessian

Vemos que en el primer ejemplo utilizamos la función optimize, y en este segundo caso, utilizamos optim. Ambas cumplen el mismo objetivo, solo que en el primer caso se utiliza para funciones de una dimensión, mientras que en el segundo se utiliza optim para resolver funciones de dos dimensiones.

La gráfica de esta función quedaría así:

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