问WORHP中的优化参数缩放

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如果没有更多的上下文或示例，我很难回答这个问题。当你说“其他基于梯度的优化器”时，你是指使用二阶导数的方法，还是只使用一阶方法？据我所知，一阶方法更容易受到可变尺度的影响。您可以通过将Hessian设置为身份来忽略WORHP中的二阶信息(例如，手动或通过将对角线BFGS与par.BFGSrestart == 1一起使用)。

或者，您可以尝试向目标函数添加正则化项。假设您希望x[i]更“硬”，例如，有点接近某个参考值x_ref。您可以向目标函数中添加一个具有适当权重的术语weight * (x[i] - x_ref)^2，而不是缩放x[i]。