DEOptim全局优化效果不及Optim局部优化，求正确使用方法

优化方法与目标函数 #

我正在采用两种方法优化系数：DEOptim全局优化和Optim局部优化，目标是最小化以下残差平方和函数：

function(data, par){
  sum(
    (data$CCI - 
       (par[1]+par[2]*log10(data$Landsat) +
          par[3]*log10(data$Landsat)^2 +
          par[4]*log10(data$Landsat)^3 + 
          par[5]*log10(data$Landsat^4)))^2, na.rm=TRUE)
}

DEOptim调用代码 #

当前DEOptim的调用方式如下：

global_optimization_buffer <- DEoptim(min.RSS, lower, upper, data = DATA_buffer, DEoptim.control(itermax = 10000))

优化结果观察 #

• 局部优化的效果反而优于全局优化；
• 将系数上下界从-10至10缩小到-5至5后，DEOptim的优化效果得到显著提升；
• 增加迭代次数对优化结果没有影响。

数据集详情 #

我使用的是3500×2的数值数据集：

• 第一组3500个为"真实值"：取值范围-1至2.5，均值为-0.07；
• 第二组数值用于OC3函数：取值范围0.27至107，均值为1.65。OC3函数定义如下：

function(coeff, landsat_values) {
  log_chloa <- coeff[1] + coeff[2]*log10(landsat_values) +
    coeff[3]*log10(landsat_values)^2 +
    coeff[4]*log10(landsat_values)^3 +
    coeff[5]*log10(landsat_values)^4
  return(log_chloa)
}

疑问 #

1. 我当前使用DEOptim的方式是否正确？
2. 有没有更优的DEOptim使用方案？

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Aurélien Lengrand