达科他州

Dakota(用于优化和Terascale应用程序的设计分析工具包)工具包是一个用于设计优化、参数估计、不确定性量化和灵敏度分析的多级并行面向对象框架,在仿真代码和迭代分析方法之间提供了一个灵活和可扩展的接口。达科他包含了基于梯度和非梯度的优化算法;用抽样、可靠性和随机扩展方法进行不确定性量化;非线性最小二乘法参数估计;灵敏度/方差分析采用实验设计和参数研究方法。这些功能可以单独使用,也可以作为高级策略的组件使用,如基于代理的优化、混合整数非线性规划或不确定性下的优化。通过采用面向对象的设计来实现迭代系统分析所需的关键组件的抽象,Dakota工具包为高性能计算机上计算模型的设计和性能分析提供了一个灵活和可扩展的问题解决环境。(资料来源:http://plato.asu.edu)


zbMATH中的参考文献(参考文献72条)

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按年份排序(引用)
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