加上约束的最大似然估计问题

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比如对数似然函数为：
loglik=fn(a,b)
加上约束     0<a<1,0<b<0.5  的约束条件之后，用类似maxLik或者别的包怎么写啊？这属于非线性约束吧，非线性约束的包有哪些？请各位朋友帮帮我，非常感谢！

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关键词：最大似然估计 似然估计 最大似然 似然函数 对数似然

y=rnorm(1000, mean = 0, sd = 1.2)

normal.lik1<-function(theta,y){
mu<-theta[1]
sigma2<-theta[2]
n<-length(y)
logl<- -.5*n*log(2*pi) -.5*n*log(sigma2) -(1/(2*sigma2))*sum((y-mu)**2)
return(-logl)
}

optim(c(0,1),normal.lik1,method="BFGS",y=y)
$par
[1] -0.01019272  1.47463370

$value
[1] 1613.034

$counts
function gradient
      18        6

$convergence
[1] 0

$message
NULL


#box-constrained optimisation
optim(c(0,1),normal.lik1,method="L-BFGS-B",y=y,lower=c(-Inf,0),upper=c(Inf,Inf))
$par
[1] -0.01020554  1.47430926

$value
[1] 1613.034

$counts
function gradient
      10       10

$convergence
[1] 0

$message
[1] "CONVERGENCE: REL_REDUCTION_OF_F <= FACTR*EPSMCH"

epoh 发表于 2012-3-20 22:48
y=rnorm(1000, mean = 0, sd = 1.2)

normal.lik1

非常感谢您

epoh 发表于 2012-3-20 22:48
y=rnorm(1000, mean = 0, sd = 1.2)

normal.lik1

epoh老师，lower和upper是可以设定单个参数的上下限，但是如果要设定a+b<1的话应该怎么设定呢？