и затем, используя высококлассные численные алгоритмы, быстро найти лучшее решение.
Цель глобальной оптимизации – нахождение лучшего решения для моделей, которые имеют множество возможных решений. Задачи глобальной оптимизации могут быть чрезвычайно сложными. Часто инженеры и исследователи удовлетворяются "достаточно хорошими" решениями, чтобы ограничить затрачиваемые время, деньги и ресурсы, поскольку лучшее решение не найдено.
Задачи глобальной оптимизации преобладают в системах, описываемых сильно нелинейными моделями.
Основные области применения:
-
Современное техническое конструирование;
-
Эконометрика и финансы;
-
Теория управления;
-
Медицинские исследования и биотехнология;
-
Химическая промышленность;
-
Организация производства;
-
Научное моделирование.
Основные возможности
Приложение включает следующие алгоритмические модули для нелинейных оптимизационных задач:
-
Метод ветвей и границ глобального поиска;
-
Глобальный адаптивный случайный поиск;
-
Многозаходный глобальный случайный поиск;
-
Глобальное решение с дальнейшим уточнением локальным поиском с использованием метода приведенного градиента.
Приложение решает задачи с тысячами переменных и ограничений.
Алгоритмы используют преимущество произвольной точности вычислений
Maple, чтобы уменьшить проблемы неустойчивости численного решения.
Поддерживает произвольные целевые функции и ограничения, включая специальные функции
(например, Бесселя, гипергеометрические), производные и интегралы, а также кусочно-гладкие функции и т. д. Функции могут быть заданы не только в виде формул, но также в виде программы
Maple.
Включает интерактивный мастер быстрого задания и исследования задачи на основе
Maplet.
Встроенные возможности визуализации для наблюдения одно- или двумерных проекций пространства проекций объектной функции, с визуализацией ограничений как плоскостей или линий объектной поверхности.
Global Optimization Toolbox доступен для всех платформ, на которых работает
Maple.