[ADMB Users] No gradient ?

Wed Feb 16 19:02:21 PST 2011

Greetings ADMBers!

I had hoped my first post would be for something more interesting, but
I've been banging my head against this bug for 2 days now so its
definitely time to call for help..

ADMB can't seem to find a gradient. Depending on which parameter I free
up it either jumps straight to the final statistics blurb, telling me
the maximum gradient component mag is 0, and failling to estimate the
std dev ( "hessian is 0 in row 1, derivative probably identically 0 for
this param"), or I get the "function minizer is not making progress ...
is minimum attained?" message, then two "hessian does not appear to be
positive definite" messages. In the former case the parameter does not
shift at all during the minimization process, in the latter it moves a
minuscule amount. 

I've plotted the solution surface and it looks smooth. I've tried
playing with the converge criterion to no avail. I've stripped this code
back again and again thinking I'll catch the bug somehwere.. I'm left
with a fisheries 101 model & still can't seem to descend a gradient!

I'm using ADMB 9.0.x, on a windoze machine,  gcc 3.4 (I think).

Any suggestions?

The code below has nlogp (negative log catchability) as the single free
param which corresponds to the first case above (straight to final
statistics, no gradient, no movement in the param). 

DATA_SECTION
  init_int nages  
  init_vector mat(1,nages)
  init_vector fecund(1,nages)  
  init_vector omega(1,12)  
  init_int nyears
  init_int nyearswarm
  init_int nyearstotal
  init_vector E(1,nyears*12)
  init_vector ucheck(1,nyears*12)
  init_int nvalidu
  init_ivector uind(1,nvalidu)
  init_matrix S(1,nyearstotal*12,1,nages)
  init_vector qinc(1,nyears*12)
  init_vector w(1,nages)
  init_vector varpi(1,nyears*12)
  init_vector Phi(1,12)
PARAMETER_SECTION
  init_number a_sr(-1)
  init_number b_sr(-1)
  init_number c_sr(-1)
  init_number M(-1)
  init_number iota(-1)
  init_number vartheta(-1)  
  init_number nlogp
  init_number gamma(-1)
  init_number sigma_u(-1)
  number R0
  number p
  number Sp
  vector P(1,nyearstotal)
  matrix N(1,nyearstotal*12,1,nages)
  vector R(1,nyearstotal)
  vector F(1,nyearstotal*12)
  vector C(1,nyears*12)
  vector G(1,nyears*12)
  vector uhat(1,nyears*12)
  vector B(1,nyears*12)
  objective_function_value ff
PRELIMINARY_CALCS_SECTION
  P.fill_seqadd(0.,0.);
  B.fill_seqadd(0.,0.); 
  C.fill_seqadd(0.,0.);
  p = mfexp(-nlogp);  
PROCEDURE_SECTION  
  // first year  
  R0=1e5;  
  for (int i=1;i<=12;i++) {    
    N(i,1) = Phi(i)*R0;
    for (int k=2;k<=nages;k++) {
      N(i,k) = N(i,k-1)*mfexp(-M);        
    }
    for (int k=1;k<=nages;k++) {
      P(1) += omega(i)*((1-mfexp(-M))/M)*0.5*N(i,k)*mat(k)*fecund(k);

    }
    F(i)=0;
  }
  // subsequent years (warmup)  
  int idx;
  for (int yr=2;yr<=nyearswarm;yr++) {    
    Sp = P(yr-1)*1e-14;            

    // recruitment. equation 3
    R(yr) = a_sr*Sp*pow(1-b_sr*c_sr*Sp,1./c_sr)*1e8;    

    for (int i=1;i<=12;i++) {

      idx = (yr-1)*12+i;

      // monthly recruits
      N(idx,1) = Phi(i)*R(yr);

      // this month's N
      for (int k=2;k<=nages;k++) {
        N(idx,k) = N(idx-1,k-1)*mfexp(-M);
      }      

      // spawners
      for (int k=1;k<=nages;k++) {
        P(yr) +=
omega(i)*((1-mfexp(-M))/M)*0.5*N(idx,k)*mat(k)*fecund(k);
      }

      // fishing mortality
      F(idx) = 0.;
    }    
  }  

  int idx2;
  for (int yr=nyearswarm+1;yr<=nyearswarm+nyears;yr++) {        

    Sp = P(yr-1)*1e-14;        

    // recruitment. equation 3
    R(yr) = a_sr*Sp*pow(1-b_sr*c_sr*Sp,1./c_sr)*1e8;    

    for (int i=1;i<=12;i++) {                         

      idx = (yr-1)*12+i;
      idx2 = (yr-nyearswarm-1)*12+i;                

      // monthly recruits
      N(idx,1) = Phi(i)*R(yr);

      // this month's N
      for (int k=2;k<=nages;k++) {
        N(idx,k) = N(idx-1,k-1)*mfexp(-(M+S(idx-1,k)*F(idx-1)));
      }      

      // fishing mortality                            
      F(idx) = p*qinc(idx2)*E(idx2);

      // spawners, exploitable numbers, catch
      for (int k=1;k<=nages;k++) {
        P(yr) +=
omega(i)*((1-mfexp(-(M+S(idx,k)*F(idx))))/(M+S(idx,k)*F(idx)))*0.5*N(idx
,k)*mat(k)*fecund(k);
        B(idx2) += N(idx,k)*S(idx,k);
        C(idx2) +=
N(idx,k)*F(idx)*S(idx,k)*(1-mfexp(-(S(idx,k)*F(idx)+M)))/(S(idx,k)*F(idx
)+M);
      }

      // mid month numbers
      G(idx2) = B(idx2) - .5*C(idx2);

      // predicted cpue
      uhat(idx2) = p*qinc(idx2)*(G(idx2)/500.);
    }
  }
  ff=0.;
  for (int i=1;i<=nvalidu;i++) {
    //cout << uhat(uind(i)) << " " << ucheck(uind(i)) << endl;
    ff += square(log(uhat(uind(i))) - log(ucheck(uind(i))));
  }
  //exit(1);

Input file:

## scallop input file, generated by scaladmb slash rons slash script.m
# a_sr
32.258065
# b_sr
7.861290e+000
# c_sr
-1.000000
# M
0.090000
# iota
0.900000
# vartheta
3.700000
# inst catchability
6.100000
# knowledge parameter (gamma)
0.970000
# cpue standard dev
0.500000

Data file:

## scallop data file, generated by scaladmb slash rons slash script.m
# number ages
48
# maturity schedule
0.350648 0.392245 0.435467 0.479692 0.524238 0.568402 0.611504 0.652930
0.692162 0.728802 0.762577 0.793338 0.821049 0.845766 0.867620 0.886792
0.903496 0.917963 0.930429 0.941122 0.950259 0.958042 0.964652 0.970253
0.974989 0.978988 0.982359 0.985197 0.987585 0.989591 0.991276 0.992691
0.993877 0.994872 0.995706 0.996405 0.996990 0.997480 0.997891 0.998235
0.998523 0.998764 0.998965 0.999134 0.999275 0.999394 0.999493 0.999575 
# fecundity schedule
203698.592000 451003.298600 680185.144500 879482.427300 1047741.458000
1187421.624000 1302144.545000 1395690.717000 1471580.673000
1532918.516000 1582357.784000 1622123.420000 1654057.132000
1679669.785000 1700192.870000 1716625.403000 1729774.930000
1740292.461000 1748701.724000 1755423.370000 1760794.839000
1765086.555000 1768515.065000 1771253.672000 1773440.999000
1775187.889000 1776582.947000 1777696.982000 1778586.569000
1779296.908000 1779864.103000 1780316.992000 1780678.604000
1780967.333000 1781197.865000 1781381.930000 1781528.894000
1781646.233000 1781739.919000 1781814.720000 1781874.442000
1781922.126000 1781960.197000 1781990.593000 1782014.862000
1782034.239000 1782049.709000 1782062.061000 
# spawning pattern
0.007194 0.000010 0.014388 0.028777 0.089928 0.133094 0.140288 0.143885
0.143885 0.140288 0.086331 0.071942 
# number years
20
# numer of warmup years
5
# numer of years total
25
# monthly effort
45.000000 5.000000 18.000000 10.000000 1.000000 1.000000 24.000000
44.000000 45.000000 5.000000 15.000000 6.000000 2.000000 4.000000
18.000000 10.000000 24.000000 44.000000 45.000000 5.000000 15.000000
6.000000 2.000000 4.000000 4.000000 2.000000 18.000000 1.000000
10.000000 24.000000 44.000000 45.000000 5.000000 15.000000 6.000000
2.000000 4.000000 4.000000 18.000000 10.000000 1.000000 1.000000
1.000000 24.000000 1.000000 44.000000 45.000000 5.000000 15.000000
6.000000 18.000000 10.000000 24.000000 44.000000 45.000000 5.000000
15.000000 6.000000 2.000000 4.000000 4.000000 2.000000 18.000000
10.000000 24.000000 44.000000 45.000000 5.000000 15.000000 6.000000
2.000000 4.000000 4.000000 2.000000 18.000000 10.000000 24.000000
44.000000 45.000000 5.000000 15.000000 6.000000 2.000000 4.000000
4.000000 2.000000 18.000000 10.000000 24.000000 44.000000 1.000000
45.000000 1.000000 5.000000 15.000000 6.000000 2.000000 4.000000
18.000000 10.000000 24.000000 44.000000 45.000000 5.000000 15.000000
6.000000 2.000000 4.000000 4.000000 2.000000 18.000000 10.000000
24.000000 44.000000 45.000000 5.000000 15.000000 6.000000 2.000000
4.000000 4.000000 2.000000 18.000000 10.000000 24.000000 44.000000
1.000000 1.000000 45.000000 5.000000 15.000000 6.000000 2.000000
4.000000 18.000000 10.000000 24.000000 44.000000 1.000000 45.000000
1.000000 5.000000 15.000000 1.000000 6.000000 2.000000 18.000000
10.000000 24.000000 44.000000 45.000000 5.000000 15.000000 6.000000
2.000000 1.000000 4.000000 4.000000 18.000000 10.000000 24.000000
44.000000 1.000000 45.000000 5.000000 15.000000 6.000000 1.000000
2.000000 4.000000 18.000000 10.000000 24.000000 1.000000 44.000000
45.000000 5.000000 15.000000 6.000000 2.000000 4.000000 4.000000
18.000000 10.000000 24.000000 44.000000 45.000000 1.000000 1.000000
5.000000 15.000000 1.000000 6.000000 2.000000 18.000000 10.000000
24.000000 1.000000 44.000000 45.000000 5.000000 15.000000 6.000000
1.000000 2.000000 4.000000 18.000000 10.000000 24.000000 44.000000
1.000000 1.000000 1.000000 45.000000 1.000000 1.000000 5.000000
15.000000 18.000000 10.000000 24.000000 44.000000 45.000000 5.000000
15.000000 6.000000 2.000000 1.000000 4.000000 4.000000 18.000000
10.000000 24.000000 44.000000 45.000000 5.000000 15.000000 1.000000
1.000000 1.000000 
# monthly cpue
0.000000 0.000000 17.115766 12.049221 0.000000 0.000000 7.014644
6.917123 28.360576 11.212172 13.971227 15.942683 18.615601 11.929329
11.775252 12.453479 9.621498 14.139892 10.370861 11.370247 15.394341
20.307697 18.559838 26.496165 20.307697 38.359415 12.329565 0.000000
36.929105 19.144204 10.718808 16.593317 18.541287 13.436837 14.894619
13.832211 24.191468 16.743331 25.687385 14.541404 0.000000 0.000000
0.000000 8.239997 0.000000 15.958634 3.507838 18.896940 13.250032
14.805519 30.630615 24.508010 30.845782 30.661261 39.291177 28.474245
33.148584 28.531251 24.630857 22.220160 24.853535 21.221186 12.329565
12.268071 13.873770 23.547037 11.530550 13.571880 12.465938 24.239899
13.531225 11.012159 31.468908 16.086815 15.014254 14.196565 15.910830
12.987664 4.558529 7.591278 17.184366 14.969278 14.497845 14.411118
17.184366 14.614293 12.001120 8.926282 11.111715 10.740268 0.000000
5.243557 0.000000 0.000000 18.119705 9.894707 16.054674 10.957235
6.043601 7.515744 7.403849 8.248241 3.676643 4.414965 6.807330 9.198128
6.820958 11.089514 9.225764 5.971511 9.727919 12.428597 8.926282
11.336187 3.452160 3.543093 5.452095 4.437096 5.201775 11.941264
15.721041 12.391367 26.896603 20.389091 20.246866 11.507512 0.000000
0.000000 5.971511 7.493230 8.602045 13.708280 24.508010 15.456042
12.441031 14.396714 9.766909 6.159527 0.000000 5.170658 0.000000
4.327543 9.468779 0.000000 16.894701 10.124923 20.884348 28.050319
17.218769 18.708912 8.076834 7.463317 12.341900 19.570043 14.702242
0.000000 21.073156 10.761770 27.467404 17.167190 10.902586 10.135053
0.000000 19.628842 48.521160 1.829422 1.300827 0.000000 16.248490
11.234619 17.132890 15.195510 14.512350 0.000000 2.798266 3.167682
3.765949 3.853570 6.436597 22.965659 2.953527 4.149550 15.752514
7.293620 6.134938 3.765949 0.000000 0.000000 0.000000 5.708750 0.000000
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203
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0.029652 0.028243 0.034135 0.049761 

Dr Alex Campbell
Senior Fisheries Scientist
Agri-Science Queensland
Department of Employment, Economic Development and Innovation

Telephone +61 7 3255 4222 Fax +61 7 3844 8235
Postal address: EcoSciences Precinct, GPO Box 46, Brisbane Qld 4001
Street address: Level 1B, 41 Boggo Rd, Dutton Park, Qld 4102
Email alex.campbell at deedi.qld.gov.au

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