如何并行运行 DEoptim？
How to run DEoptim in parallel?
在R中开发了一个水文模型，函数中有8个参数，我想用DEoptim来校准模型。由于 运行 每个函数所需的时间长度，我想并行处理 DEoptim 函数，因为它可以选择并行 运行。文档建议设置如下：
DEctrl <- DEoptim.control(trace=TRUE,parallelType=1,packages=c(),parVar=c())
ans <- DEoptim(Calibrate,lower,upper,DEctrl)
如果我 运行 没有并行化的 DEoptim 那么它工作正常，但是如果我将 parallelType 设置为 1 它会失败并出现以下错误：
Error in checkForRemoteErrors(val) :
8 nodes produced errors; first error: could not find function "startyear"
我想这是因为我没有在DEoptim.control中设置parVar和packages，但我真的不明白他们在问什么。我想 packages 是我预先加载的库模块，但不确定 parVar 是什么。文档说 parVar 是需要存在于环境中以供 objective 函数使用或用作 objective 函数参数的变量名列表（作为字符串）。
我的代码有 1500 行长，所以我不确定应该包括哪些变量名。该代码是一系列子函数 - 这是其中的一部分：
library(DEoptim)
library(package = "hydromad")
library(maptools)
library(compiler)
#enableJIT(3)
library(tcltk)
library(raster)
Calibrate <- function(x) {
cmax <<- x[1]
Cr <<- x[2]
Cl <<- x[3]
Crb <<- x[4]
Clb <<- x[5]
returnflowriver <<- x[6]
returnflowland <<- x[7]
kd <<- x[8]
startyear()
-RSquaredboxcox
}
initialisemodel <- function() {
S1 <<- Sys.time()
# 1 Yangtze watershed inputs
# Load librarys
Starttime <- Sys.time()
Catchmentnum <- 1
# Set global parameters
Plothourlyrunoffswitch <- 0
cmin <<- 0.01
tempmelt <<- 1.5
tempsnow <<- 0.0
temprain <<- 1.5
DDFSnow <<- 4.1
DDFIce <<- 7.1
shiftcell <<- Resolution/3600
projstring <<- "+proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs"
等等。
所以我的问题是，我应该在 parVar 和 packages 中包含什么？
正如您在问题中提到的，您需要使用 parVar 和 packages。
packages 向量应列出您使用的任何包，例如您使用在另一个包中找到的随机数生成器。
parVar 向量应包含在您的代码调用的函数或变量中。所以在你的情况下，
parVar = "startyear"
我强烈怀疑，这会引发另一个关于另一个缺失变量的错误（您应该将其添加到 parVar 并重复该过程）。
在R中开发了一个水文模型，函数中有8个参数，我想用DEoptim来校准模型。由于 运行 每个函数所需的时间长度，我想并行处理 DEoptim 函数，因为它可以选择并行 运行。文档建议设置如下：
DEctrl <- DEoptim.control(trace=TRUE,parallelType=1,packages=c(),parVar=c())
ans <- DEoptim(Calibrate,lower,upper,DEctrl)
如果我 运行 没有并行化的 DEoptim 那么它工作正常，但是如果我将 parallelType 设置为 1 它会失败并出现以下错误：
Error in checkForRemoteErrors(val) :
8 nodes produced errors; first error: could not find function "startyear"
我想这是因为我没有在DEoptim.control中设置parVar和packages，但我真的不明白他们在问什么。我想 packages 是我预先加载的库模块，但不确定 parVar 是什么。文档说 parVar 是需要存在于环境中以供 objective 函数使用或用作 objective 函数参数的变量名列表（作为字符串）。
我的代码有 1500 行长，所以我不确定应该包括哪些变量名。该代码是一系列子函数 - 这是其中的一部分：
library(DEoptim)
library(package = "hydromad")
library(maptools)
library(compiler)
#enableJIT(3)
library(tcltk)
library(raster)
Calibrate <- function(x) {
cmax <<- x[1]
Cr <<- x[2]
Cl <<- x[3]
Crb <<- x[4]
Clb <<- x[5]
returnflowriver <<- x[6]
returnflowland <<- x[7]
kd <<- x[8]
startyear()
-RSquaredboxcox
}
initialisemodel <- function() {
S1 <<- Sys.time()
# 1 Yangtze watershed inputs
# Load librarys
Starttime <- Sys.time()
Catchmentnum <- 1
# Set global parameters
Plothourlyrunoffswitch <- 0
cmin <<- 0.01
tempmelt <<- 1.5
tempsnow <<- 0.0
temprain <<- 1.5
DDFSnow <<- 4.1
DDFIce <<- 7.1
shiftcell <<- Resolution/3600
projstring <<- "+proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs"
等等。
所以我的问题是，我应该在 parVar 和 packages 中包含什么？
正如您在问题中提到的，您需要使用 parVar 和 packages。
packages 向量应列出您使用的任何包，例如您使用在另一个包中找到的随机数生成器。
parVar 向量应包含在您的代码调用的函数或变量中。所以在你的情况下，
parVar = "startyear"
我强烈怀疑，这会引发另一个关于另一个缺失变量的错误（您应该将其添加到 parVar 并重复该过程）。