BlueM.Opt

BlueM.Opt | 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

• EVO.NET Downloads

Anwendung

• Hinweise zur Anwendung von EVO.NET (PDF-Export)
• Dokumentation der Eingabedateien
• Dokumentation der Ausgabedateien

Entwicklung

• BlueM.Opt Development
  • Begriffsklärung
  • Changelogs
  • Dokumentation des Codes
  • Bugverwaltung: Bugzilla
  • Hinweise zur Kompilierung

Intern

• Dokumentation der SVN Repository