Auto2Fit.

uma ferramenta de revolução na área de regressão não linear e otimização global!
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Auto2Fit. Classificação e resumo

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  • Rating:
  • Licença:
  • Shareware
  • Preço:
  • $149.00
  • Nome do editor:
  • CPC-X Software
  • Site do editor:
  • http://www.geocities.com/neuralpower/
  • Sistemas operacionais:
  • Windows
  • Tamanho do arquivo:
  • link when available
  • Data de lançamento:
  • 2021-04-23 14:09:26

Auto2Fit. Tag


Auto2Fit. Descrição

Auto2Fit é uma ferramenta de revolução e bate todos os outros Simliares na área de regressão não linear! Quase todos os pacotes de software de análise de dados (SPSS, SAS, Estatístico, Pro, DataFit, Stata ou Systat) precisam de usuários finais para fornecer / adivinhar os valores iniciais iniciais, e os sucessos da cálculo de regressão não-linear dependiam daqueles dados adivinhados. Infelizmente, para a maioria das pessoas, os palpites dos valores de partida adequados são pesadelos. Com os algoritmos de otimização exclusivos, robustos e altos de "Global Levenberg-Marquardt" e "Global BFGS", proposto recentemente, Auto2Fit não há muito tempo para exigir que os usuários finais forneçam / adivinham os valores iniciais (mas com aleatórios gratuitos) , o desempenho, no entanto, é muito melhor do que qualquer outro. Auto2Fit transformou-se para ser o melhor para a análise de regersion não linear hoje em dia. A Auto2Fit também é uma ferramenta flexível, versátil e fácil de usar nas áreas de otimização de funções, resolução de equações, estimativa de parâmetros, problemas de combinação (como TSP) e desenho de gráfico. Algoritmos: Um número de algoritmos de otimização foram integrados no Auto2Fit: 1. Algoritmo genético (GA): Tanto o modo de codificação / decodificação quanto o modo baseado em valor real, seis tipos de crossover e sete tipos de seleção 2. Otimização de enxame de partículas (PSO): seis esquemas (2 padrão e 4 novos) 3. Evolução diferencial (DE): dez esquemas (5 novos) e quatro rotas (3 novas) 4. Otimização máxima de herança (MIO): quatro esquemas 5. Recozimento simulado (SA) 6. Método Simplex (SM) 7. Levenberg-Marquardt (LM): LM padrão e Global LM 8. Quasi-Newton (BFGS): BFG padrão e BFG global 9. Algoritmos migratórios auto-organizantes (soma) 10. Método de gradiente conjugado (CGM) 11. Otimização Powell (OP) 12 Tabu Search (TS)


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