| Midaco-solver Uma ferramenta de matemática prática e direta que vem à mão para usuários que precisam resolver inteiros mistos ... |
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Midaco-solver Classificação e resumo
- Nome do editor:
- Schlueter Martin
- Sistemas operacionais:
- Windows XP / Vista / 7 / 8 / 8 64 bit
- Tamanho do arquivo:
- 104 KB
Midaco-solver Tag
Midaco-solver Descrição
O Midaco-Solver é um utilitário abrangente e eficaz que fornece um meio simples de resolver problemas de otimização matemática sem esforço. Embora o utilitário tenha sido desenvolvido inicialmente para problemas inteiros mistos de programação não linear (minlp), o Midaco-solver é capaz de lidar com tarefas em que a função objetiva (que é conhecida como f (x)) depende de variáveis contínuas (conhecidas como X). Independentemente do idioma de programação que você está usando, como Matlab, Oitava, C / C ++, Fortran, Python, Java, R ou Excel / VB, Midaco-Solver é voltado para os usuários que precisam resolver problemas de otimização matemática. Depois de compilar os arquivos apropriados, a ferramenta exibe um arquivo que permite definir dimensões de problemas, alterar o ponto de partida e os critérios de parada, escolha os parâmetros que você está interessado e modificar as opções de impressão. Como algoritmo heurístico, o Midaco-Solver não pode fornecer uma garantia absoluta para alcançar a solução ideal. No entanto, é capaz de implementar funções específicas que permitem que o algoritmo escape do Optima local. Usando este utilitário, você é capaz de resolver rapidamente problemas de otimização multi-objetivo também. Por exemplo, vamos apenas considerar um problema que contém três variáveis diferentes, onde F1 (x) precisa ser inferior a 100, f2 (x) não deve exceder 50 e F3 (x) não deve superar 70. Com a ajuda do Midaco-Solver Você pode adicionar uma nova variável e definir as restrições de desigualdade, como G (1) = 100 - F1 (x) e assim por diante. Para encerrar, o Midaco-Solver tem a capacidade de resolver problemas com um número significativo de restrições de igualdade e pode ser aplicado a soluções de pesquisa para problemas com propriedades críticas de função, como alta não-convexidade. Avaliado por Cristina Jitaru, última atualização em 4 de dezembro de 2013
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