Dear ADMBers,<div><br></div><div>Thank you for freely providing such an amazing piece of software.  I'm super excited about finally having access to all of ADMB's power and flexibility and hope to eventually incorporate it into my R package, unmarked, to replace R's optim as the engine.  Now, my question...</div>

<div><br></div><div>First, I fit a fairly complex model in ADMB and it works great.  Next, I tried to add random effects and use ADMB-RE, but ADMB-RE appears to not converge.  The oddity is that when the program prints out (via cout statements) the parameters, they appear to stabilize to the same values as in the non-RE version.  And (omitting the parms), the program prints</div>

<div><br></div><div>... [I think phase 2 starts here] ...</div><div><br></div><div><div><div>  Inner second time = 5.48908e+30  Inner f = -3.14161e+61</div><div><br></div><div>Newton raphson 1</div><div><br></div><div> inner maxg = 5.48908e+28</div>

<div><br></div><div>0</div><div> inner maxg = 0</div><div><br></div><div>0</div><div> inner maxg = 0</div><div><br></div><div>0</div><div> inner maxg = 0</div><div><br></div><div>0</div><div> inner maxg = 0</div><div><br>

</div></div></div><div><div><div>which continues seemingly indefinitely (at least several minutes), printing "inner maxg = 0".  If the inner maximum gradient is 0, then why isn't another outer step taken or convergence declared?  Instead, it looks as if the inner optimization just repeats indefinitely.  That is, I never get to Newton raphson 2.</div>

<div><br></div><div>I appreciate any ideas as to what is going on here or why the optimizer is stuck with maxg = 0.  I'm using ADMB 9.1 on Ubuntu 9.10, 64bit.  Let me know if you could use any more details regarding the model or my system.</div>

<div><br></div><div>Thanks!</div><div>Ian</div><div><br></div><div><br></div></div><br>-- <br>Ian Fiske<br>PhD Candidate<br>Department of Statistics<br>North Carolina State University<br>
</div>