source/maxlik/src_CSA/minsumsl.f

   1       subroutine minsumsl(nvar,x,minval)
   2       implicit real*8 (a-h,o-z)
   3       include 'DIMENSIONS'
   4       parameter (maxvar=maxene+3*nnbase)
   5       parameter (liv=60,lv=(77+maxvar*(maxvar+17)/2))
   6 *********************************************************************
   7 * OPTIMIZE sets up SUMSL or DFP and provides a simple interface for *
   8 * the calling subprogram.                                           *
   9 * when d(i)=1.0, then v(35) is the length of the initial step,      *
  10 * calculated in the usual pythagorean way.                          *
  11 * absolute convergence occurs when the function is within v(31) of  *
  12 * zero. unless you know the minimum value in advance, abs convg     *
  13 * is probably not useful.                                           *
  14 * relative convergence is when the model predicts that the function *
  15 * will decrease by less than v(32)*abs(fun).                        *
  16 *********************************************************************
  17       dimension iv(liv)
  18       real*8 minval,x(nvar),d(maxvar),v(1:lv)
  19       external funclik,grad,fdum
  20       integer idum(1)
  21       double precision rdum(1)
  22       double precision urparm(maxT)
  23       double precision g(maxvar)
  24       call deflt(2,iv,liv,lv,v)
  25 * 12 means fresh start, dont call deflt
  26       iv(1)=12
  27 * max num of fun calls
  28       maxfun=1000
  29       iv(17)=maxfun
  30 * max num of iterations
  31       maxit=50
  32       iv(18)=maxit
  33 * controls output
  34       iv(19)=1
  35 * selects output unit
  36       iv(21)=2
  37 * 1 means to print out result
  38       iv(22)=1
  39 * 1 means to print out summary stats
  40       iv(23)=1
  41 * 1 means to print initial x and d
  42       iv(24)=1
  43 * min val for v(radfac) default is 0.1
  44       v(24)=0.01D0
  45 * max val for v(radfac) default is 4.0
  46       v(25)=2.0D0
  47 c     v(25)=4.0D0
  48 * check false conv if (act fnctn decrease) .lt. v(26)*(exp decrease)
  49 * the sumsl default is 0.1
  50       v(26)=0.001D0
  51 * false conv if (act fnctn decrease) .lt. v(34)
  52 * the sumsl default is 100*machep
  53       v(34)=v(34)/100.0D0
  54 * absolute convergence
  55       tolf=1.0D-4
  56       v(31)=tolf
  57 * relative convergence
  58       rtolf=1.0D-12
  59       v(32)=rtolf
  60 * controls initial step size
  61        v(35)=1.0D-6
  62 * large vals of d correspond to small components of step
  63       do 20 i=1,nvar
  64          d(i)=1.0D0
  65 20    continue
  66
  67       nf=0
  68       call funclik(nvar,x,nf,f,idum,urparm,fdum)
  69       write (2,'(a,1pe17.10)') 'Initial function value:',f
  70       call grad(nvar,x,nf,g,idum,urparm,fdum)
  71       write (2,*) "Initial gradient"
  72       do i=1,nvar
  73         write (2,'(i5,e15.5)') i,g(i)
  74       enddo
  75 c minimize the log-likelihood function
  76       print *,"iv1",iv(1)
  77       call sumsl(nvar,d,x,funclik,grad,iv,liv,lv,v,idum,urparm,fdum)
  78       minval=v(10)
  79       write (2,*)
  80       write (2,'(a,i4)') 'SUMSL return code:',iv(1)
  81       write (2,'(a,1pe17.10)') 'Final function value:',minval
  82 c      print *,"exiting minsumsl"
  83       return
  84       end
  85 c---------------------------------------------------------------------
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