在使用TMB进行优化时，这条outermgc消息是什么？

Question

在用TMB生成目标函数和梯度，并调用optim函数后，我在控制台中得到了一系列打印的报告，其形式似乎是“get mgc："：

outer mgc:  56.54273 
outer mgc:  56.51064 
outer mgc:  56.96065 
outer mgc:  57.13384 
outer mgc:  29.01959 
outer mgc:  27.08267 
outer mgc:  25.99866 
outer mgc:  25.79068 
outer mgc:  25.58621 
outer mgc:  21.91722 
outer mgc:  21.73952 
outer mgc:  21.56449 
outer mgc:  21.52924 
outer mgc:  21.52189 
outer mgc:  21.19551 
outer mgc:  20.7331 
outer mgc:  16.39087 
outer mgc:  11.35111 
outer mgc:  10.61466 
outer mgc:  6.748524 
outer mgc:  1.420802 
outer mgc:  0.1197647 

似乎较小的数字表示更快的收敛和更好的收敛结果。但我不能完全确定这些是什么，所以为了诊断算法的收敛特性，知道这一点是很好的。

Answer 1

缩写mgc代表“最大梯度分量”。

对于每个参数，TMB估计一个梯度(偏导数)，在优化之后，您可以通过运行obj$gr(opt$par)获得该梯度。所有这些都应该尽可能接近于零。因此，对于正常的模型，最高或最大值(离零最远)应该仍然很低。您会注意到，在使用sdreport()时，还会给出最终的最大梯度分量。在使用nlminb/optim时，默认情况下也会为每次迭代计算和打印这些梯度(除非makeADfun中的silent=TRUE )。