Maple全局优化工具箱

优化是寻找满足复杂约束和目标的解决方案的科学。在工程中,技术问题可能会产生约束。在企业中,约束与许多因素有关,包括成本、时间和员工。全局优化的目标是[数值地]找到高度非线性优化模型的绝对最佳解,这些模型可能具有许多局部最优解。全局优化问题可能非常困难。通常,工程师和研究人员不得不以牺牲额外的时间、金钱和资源为代价,接受“足够好”的解决方案,因为还没有找到最佳的解决方案。利用Maple-world的数值优化工具箱,可以很容易地用Maple-world的数值优化工具来制定全局优化的数学模型,然后使用Maple-world工具进行快速求解!

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  1. Strongin,Roman;Barkalov,Konstantin;Bevzuk,Semen:通过实现Lipschitz常数的双重估计加速全球搜索(2020年)
  2. Kampas,Frank J.;Castillo,Ignacio;Pintér,János D.:规则多边形中的优化椭圆填料(2019年)
  3. Žilinskas,Antanas;Gimbutienė,Gražina:基于贝叶斯方法的全局搜索与聚类辅助局部优化的混合(2019)
  4. Barkalov,Konstantin;Strongin,Roman:用一致收敛的并行技术求解一组全局优化问题(2018)
  5. Calvin,James;Gimbutienė,Gražina;Phillips,William O.;Žilinskas,Antanas:基于矩形分区的全局优化算法的收敛速度(2018)
  6. Evtushenko,Yuri;Posypkin,Mikhail;Rybak,Larisa;Turkin,Andrei:近似非线性不等式解集(2018)
  7. Tervo,J.;Kokkonen,P.;Frank,M.;Herty,M.:关于Boltzmann连续减速输运方程解的存在性(2018)
  8. 欧内斯图斯,马克西米利安;弗里德里希,斯蒂芬;海默,迈克尔;科克默勒,简;克鲁勒,亚历山大;莫伊尼,马赫迪;施密特,克里斯蒂安:画廊照明算法(2017)
  9. Tarłowski,Dawid:关于广义马尔可夫搜索全局最小值的收敛速度问题(2017)
  10. 薛定儒:分数阶控制系统。基本原理和数值实现(2017)
  11. Al-Dujaili,Abdullah;Suresh,S.;Sundararajan,N.:MSO:约束约束黑盒全局优化算法框架(2016)
  12. 伊娃•巴尔萨•坎托;安东尼奥•A•阿隆索;安娜•阿里亚斯•梅恩德斯;加西亚•米里亚姆•R.;洛佩斯-努涅斯,A.;莫斯奎拉•费尔南德斯,马鲁萨;Vázquez,C.;卡洛斯•维拉斯:建模和优化技术及其在食品过程、生物过程和生物系统中的应用(2016年)
  13. 叶夫图申科,于。G、 卢瑞,S.A.;波西普金,M.A.;索亚耶夫,Yu。O、 :应用优化方法寻找二维晶体的平衡状态(2016)
  14. Gergel,Victor;Grishagin,Vladimir;Gergel,Alexander:多维全局搜索的自适应嵌套优化方案(2016)
  15. Paulavičius,Remigijus;Žilinskas,Julius:带线性约束的Lipschitz优化问题的简单划分优势(2016)
  16. 多约束随机优化方法(black-Rombic optimization,2016)
  17. Sergeyev,Yaroslav D.;Mukhametzhanov,Marat S.;Kvasov,Dmitri E.;Lera,Daniela:嵌入单变量全局优化的无导数局部调谐和局部改进技术(2016)
  18. Žilinskas,Antanas;Gimbutienė,Gražina:单变量双目标Lipschitz优化中的一步最差情况三分法(2016)
  19. Censor,Yair;Reem,Daniel:可行性研究方法的零凸函数、扰动弹性和次梯度投影(2015)
  20. Di Pillo,Gianni;Lucidi,Stefano;Rinaldi,Francesco:基于精确罚函数的约束全局优化无导数算法(2015)

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