BlueM.Opt: Difference between revisions

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Optimierungsergebnisse werden in einer Datenbank abgespeichert.
Optimierungsergebnisse werden in einer Datenbank abgespeichert.


EVO.NET integriert eine mächtige Diagrammfunktion, mit der Optimierungsergebnisse in 3D angezeigt und analysiert werden können.
EVO.NET integriert eine mächtige Diagrammfunktion, mit der Optimierungsergebnisse angezeigt und analysiert werden können.
 
Die Funktion '[[SensiPlot]]' erlaubt es, Parameter einzeln oder paarweise auf ihre Sensitivität hinsichtlich einer Zielfunktion zu untersuchen.


Liste der verfügbaren Methoden (Optimierungsalgorithmen):
Liste der verfügbaren Methoden (Optimierungsalgorithmen):

Revision as of 06:49, 17 December 2008

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:
  • DDS: Dynamically Dimensioned Search

eine weitere Methode ist

  • SensiPlot: Sensitivitätsanalyse (keine Optimierung)

Downloads

Anwendung

Entwicklung

Intern