Midaco-solveur Un outil mathématique pratique et simple qui est utile pour les utilisateurs qui ont besoin de résoudre des nombres entiers mélangés ...
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Midaco-solveur Classement & Résumé

Midaco-solveur Mots clés

Midaco-solveur La description

Midaco-Solver est un utilité complet et efficace qui vous fournit un moyen simple de résoudre les problèmes d'optimisation mathématique sans effort. Bien que l'utilitaire ait été initialement développé pour des problèmes de programmation mixte entier non linéaire (MINLP), le solutionneur MIDACO est capable de gérer les tâches où la fonction objectif (qui est appelée f (x)) dépend des variables continues (connues sous le nom de X). Indépendamment de la langue de programmation que vous utilisez, telles que Matlab, Octave, C / C ++, Fortran, Python, Java, R ou Excel / VB, Midaco-Solver est orienté vers les utilisateurs qui ont besoin de résoudre des problèmes d'optimisation des mathématiques. Après avoir compilé les fichiers appropriés, l'outil affiche un fichier qui vous permet de définir les dimensions de problèmes, de modifier le point de départ et des critères d'arrêt, choisissez les paramètres auxquels vous souhaitez et modifier les options d'impression. En tant qu'allet heuristique, Midaco-Solver ne peut fournir une garantie absolue pour atteindre la solution optimale. Cependant, il est capable de mettre en uvre des fonctions spécifiques permettant à l'algorithme d'échapper à l'optima local. En utilisant cet utilitaire, vous pouvez également résoudre rapidement des problèmes d'optimisation multi-objectifs. Par exemple, considérons simplement un problème contenant trois variables différentes dans lesquelles F1 (x) doit être inférieure à 100, F2 (X) ne doit pas dépasser 50 et F3 (x) ne doit pas dépasser 70. Avec l'aide de Midaco-Solver Vous pouvez ajouter une nouvelle variable et définir les contraintes d'inégalité telles que g (1) = 100 - F1 (x) et ainsi de suite. Pour enrouler, Midaco-Solver a la capacité de résoudre les problèmes liés à un nombre important de contraintes d'égalité et peut être appliquée aux solutions de recherche pour des problèmes de propriétés de fonction critiques telles que la non-convexité élevée. Passionné par Cristina Jitaru, dernière mise à jour le 4 décembre 2013

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