BlueM.Opt: Difference between revisions

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* '''[[HYBRID]]''': Kombination aus PES und CES
* '''[[HYBRID]]''': Kombination aus PES und CES
* '''[[Hooke & Jeeves]]''': Hillclimbing Algorithmus
* '''[[Hooke & Jeeves]]''': Hillclimbing Algorithmus
* '''[[MetaEVO]]''':
* '''[[MetaEVO]]''': multi-kriterieller, hybrider Optimierungsalgorithmus
* '''[[DDS]]''': Dynamically Dimensioned Search
* '''[[DDS]]''': Dynamically Dimensioned Search
eine weitere Methode ist
eine weitere Methode ist

Revision as of 09:00, 17 February 2009

EVO.png BlueM.Opt | Download | Usage | Development

Simulation-based optimization
Screenshot

Beschreibung

EVO.NET ist ein Optimierungsframework, dass es erlaubt es, eine beliebige Simulationssoftware anzubinden (einzige Voraussetzung: Eingabedaten und Ergebnisse sind in ASCII-Form), um eine Optimierung durchzuführen. Die zu optimierenden Parameter, Zielfunktionen und (optional) Randbedingungen können auf einfache Weise festgelegt werden.

Optimierungsergebnisse werden in einer Datenbank abgespeichert.

EVO.NET integriert eine mächtige Diagrammfunktion, mit der Optimierungsergebnisse angezeigt und analysiert werden können.

Liste der verfügbaren Methoden (Optimierungsalgorithmen):

  • PES: Parametric Evolution Strategy
  • CES: Combinatorial Evolution Strategy
  • HYBRID: Kombination aus PES und CES
  • Hooke & Jeeves: Hillclimbing Algorithmus
  • MetaEVO: multi-kriterieller, hybrider Optimierungsalgorithmus
  • DDS: Dynamically Dimensioned Search

eine weitere Methode ist

  • SensiPlot: Sensitivitätsanalyse (keine Optimierung)

Downloads

Anwendung

Entwicklung

Intern