BB::dfsane函数的结果我实在是看不懂了

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网上找了个BB::dfsane函数的例子，但是在我R4.0版本上运行瞬间出结果，说不收敛，但是大家看一下迭代次数..
那么大的迭代次数，即使真的不收敛，也得有个运行时间啊，但结果就像闪退，，不知道什么原因！

1. library(BB)
   
2. fun <- function(x) {
   
3.   f <- numeric(length(x))                                        
   
4.   f[1] <-  x[1]/(1+exp(x[2]*0.215+x[3]))-134.03
   
5.   f[2] <-  x[1]/(1+exp(x[2]*5.06+x[3]))-80.2
   
6.   f[3] <-  x[1]/(1+exp(x[2]*9.85+x[3]))-13.4                       
   
7.   f
   
8. }
   
9. startx <- c(132,0.5,0.5)
   
10. result = dfsane(startx,fun,control=list(maxit=55000000000,trace = FALSE))

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关键词：dfs San FSA 看不懂 Library

遇到同样的问题。请问作者有解决吗

`BB::dfsane`函数属于`BB`包中的一种用于解决非线性优化问题的算法，具体是一种边界值问题求解方法。在你提到的情况下，如果你遇到了“说不收敛，但是迭代次数很大”的情况，可能是由于几个原因导致的。

首先，理解`BB::dfsane`运行机制非常重要。`dfsane`是一个基于非单调线搜索的全局收敛算法，用于求解大规模非线性方程组。它适用于求解那些对初值非常敏感或者局部最小值很多的复杂问题。算法尝试通过迭代方法寻找问题的解，直到满足一定的收敛准则。

以下是一些可能导致你遇到问题的原因：

1. **收敛准则和迭代限制**：`BB::dfsane`函数有一系列参数控制迭代过程，包括最大迭代次数、收敛准则等。如果算法设置的最大迭代次数过高，而收敛准则设置得不够严格（或者问题本身难以达到该收敛准则），可能会出现迭代次数很多但是算法并没有实际上接近解的情况。

2. **初始猜测问题**：对于非线性优化问题，初始猜测对于算法能否收敛至关重要。如果初始猜测离真实解太远，算法可能会在参数空间中“迷失”，导致大量迭代也无法收敛。

3. **问题的复杂性**：有些优化问题本身就是难以收敛的，可能是因为问题的复杂性，如目标函数可能有多个局部最小值，或者目标函数在某些区域内变化剧烈等。

4. **算法实现的效率问题**：关于算法运行速度快到看起来像“闪退”的情况，可能是因为`BB::dfsane`函数在某些情况下非常高效，尤其是在R环境下，很多计算都是优化过的，即使进行了大量的迭代计算，也可能在很短的时间内完成。

解决这个问题，你可以尝试以下策略：

- **调整参数**：尝试调整`BB::dfsane`函数的参数，如减少最大迭代次数、调整收敛准则等，看是否能够改善结果。
- **改变初始猜测**：尝试不同的初始猜测值，看是否有助于算法更快地收敛。
- **详细分析问题**：深入理解你正在尝试解决的问题，识别可能导致难以收敛的因素，并尝试修改问题设置或使用不同的方法求解。

如果上述方法都无法解决问题，可能需要考虑咨询具有相关领域知识的专家，或者在专业的数学或统计论坛上寻求帮助。

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