用R语言改写这段代码
时间: 2024-10-07 16:08:46 浏览: 35
这段代码是用MATLAB编写的,如果你想用R语言来实现类似的功能,可以使用`optim`函数或者`nlm`函数来进行非线性最小化搜索。以下是大致的R语言代码:
```r
# 假设我们有必要的函数 'RQobjectiveFunction'
set.seed(1) # 设置随机种子以便复现
BestInitialCond <- ... # 把MATLAB中的数组转换成R列表
options <- ... # R的优化选项
y <- ... # 目标变量
THETA <- ... # 可能需要的其他参数
empiricalQuantile <- ...
# 创建一个空矩阵来存储结果
SortedFval <- data.frame(fval = numeric(length(BestInitialCond)),
Beta = numeric(length(BestInitialCond)),
exitflag = integer(length(BestInitialCond)),
InitialCond = BestInitialCond)
for (i in seq_along(BestInitialCond)) {
Beta_temp <- BestInitialCond[i]
for (it in 1:REP) {
res <- optim(Beta_temp, RQobjectiveFunction, args = list(y, THETA, empiricalQuantile), control = options)
if (res$converged) {
Beta_temp <- res$par
sorted_row <- c(fval = res$value, Beta = Beta_temp, exitflag = 1, InitialCond = Beta_temp)
SortedFval[i,] <- sorted_row
break
} else {
if (it == REP) {
Beta_temp <- BestInitialCond[i] # 如果未收敛,尝试下一个循环
}
}
}
}
# 排序并保留一行
SortedFval <- SortedFval[order(SortedFval$fval),]
# 结果
SortedFval
```
请注意,你需要将`RQobjectiveFunction`替换为实际的R函数,`args`中的参数也需要对应调整。此外,由于R语言没有直接的`sortrows`等操作,这里使用`data.frame`和`order`函数实现了排序。
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