Optimización estocástica

Una de los proyectos en los que estoy trabajando últimamente está relacionado con un problema de optimización no lineal: tengo un modelo (o una familia de modelos) no lineales con una serie de parámetros, unos datos y se trata de lo que no mercería más explicación: encontrar los que minimizan cierta función de error.

Tengo implementadas dos vías:

  • La nls, que usa un optimizador numérico genérico para encontrar esos mínimos. (Nótese que uso nls y no nls porque esa función me queda muy corta).
  • La stan, donde especifico el modelo, introduzco una serie de prioris más o menos informativas según lo que sepa de mi problema y estimo la distribución a posteriori de mis parámetros.

Ambas tienen sus ventajas y desventajas. La una es rápida y la otra no; la una me da poca información sobre los parámetros y la otra, mucha; una me permite introducir mucha información a priori y la otra casi nada, etc.

Pero lo curioso de la cosa es que la vía stan me permite solucionar un problema de optimización numérica sin usar un optimizador explícito. Por lo que uno podría preguntarse: ¿es posible optimizar directamente usando técnicas similares a las que subyacen a Stan?

Y una respuesta (positiva) puede encontrarse en CEoptim: Cross-Entropy R Package for Optimization.

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