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optim函数是R语言中用于最优化问题求解的函数，它提供了一个通用的接口来寻找函数的最小值或最大值。
optim函数的基本用法是：
optim(par, fn, ...) 参数说明：
- par：一个包含函数参数的向量，用于指定优化问题的起始点。
- fn：一个函数，用于计算目标函数的值。
- …：其他参数，用于指定优化问题的约束条件、算法选择等。
optim函数返回一个包含以下元素的列表：
- par：优化问题的最优解。
- value：最优解对应的目标函数的值。
- convergence：一个逻辑值，指示算法是否收敛。
- message：一个描述算法收敛情况的字符信息。
- hessian：最优解处的海森矩阵的逆矩阵（可选）。
需要注意的是，optim函数默认使用Nelder-Mead（单纯形）算法来求解无约束问题。如果需要求解带有约束的最优化问题，可以通过设置其他参数来选择不同的算法，或者自定义约束函数。
以下是一个简单的例子，演示如何使用optim函数求解目标函数的最小值：
# 定义目标函数 fn <- function(x) { return((x[1]-2)^2 + (x[2]-3)^2) } # 设置起始点 par <- c(0, 0) # 使用optim函数求解最小值 result <- optim(par, fn) # 输出结果 print(result$par) # 最优解 print(result$value) # 最优解的目标函数值 print(result$message) # 算法收敛信息 输出结果：
[1] 1.999994 3.000007 [1] 7.200082e-11 [1] "CONVERGENCE: REL_REDUCTION_OF_F <= FACTR*EPSMCH" 