Aptech Module – Constrained Optimization MT

Constrained Optimization MT

Constraint Optimization MT (COMT) ist eine Funktionsbibliothek zur Lösung von Optimierungsproblemen der nichtlinearen Programmierung. Dabei können generelle Beschränkung der Parameter für lineare oder nichtlineare Gleichungen oder Ungleichungen definiert werden. Die Lösung erfolgt durch sequenzielle quadratische Programmierung kombiniert mit diversen Gradientenverfahren, die durch den Benutzer gewählt werden können.

Die Fähigkeit von COMT generelle nichtlineare Funktionen und nichtlineare Beschränkungen zusammen mit anderen Methoden wie "Trust Region" zu handhaben, ermöglicht die Lösung eines breiten Spektrums von anspruchsvollen Optimierungsaufgaben. COMT berechnet Lösungen zu großen Problemstellungen sehr schnell und macht es somit ideal für den Einsatz zur Lösung von umfangreichen Monte-Carlo- oder Bootstrap-Optimierungen.

Screenshot von GAUSS mit dem Modul Constraint Optimization MT

Schlüsselfunktionen

  • Gradientenverfahren
    • BFGS (Broyden, Fletcher, Goldfarb and Powell)
    • Modifed BFGS
    • DFP (Davidon, Fletcher and Powell)
    • Newton-Raphson
  • Liniensuchverfahren
    • STEPBT
    • Erweiterte Trust Region Methode
    • Brent's Methode
    • HALF
    • Strong Wolfe's Conditions
  • Nebenbedingungen
    • Lineare Gleichungen und Ungleichungen als Nebenbedingungen
    • Nichtlineare Gleichungen und Ungleichungen als Nebenbedingungen
    • Beschränkte Parameter

Vorteile

  • Flexibilität
    • Definition von fixen und freien Parametern.
    • Dynamischer Wechsel von Algorithmen während der Optimierung.
    • Numerische Berechnung für Alle, einen Teil oder für keine der Ableitungen.
    • Einfache Übergabe von optionalen Einstellungen durch zusätzliche Argumente beim Funktionsaufruf.
  • Effizienz
    • Der Code läuft in einzelnen Threads und ist thread-safe.
    • Durch Optionen können identische Berechungen (für Zielfunktion und die Ableitungen) vermieden werden.
    • Die enorme Geschwindigkeit, mit der benutzerdefinierte Prozeduren in GAUSS ausgeführt werden, löst Optimierungsprobleme schnell.
  • Zuverlässigkeit
    • Seit mehr als 30 Jahren nutzen führende Wissenschaftler die effiziente und numerisch stabile Umsetzung der GAUSS-Optimierungsmethoden und prüfen diese so immer an der vordersten Front in den jeweiligen speziellen Anwendungsgebieten.

Verfügbar für: Windows, Mac OS und LINUX.
Systemanforderungen: GAUSS/GAUSS Engine/GAUSS Light Version 16+

Weitere Informationen beim Hersteller Aptech »

Neu in Version 2

Constraint Optimization MT 2 bietet eine neue Syntax, die PV- und DS-Strukturen ersetzt. Damit vereinfacht sich die Handhabung der Funktionen deutlich und es werden bis zu 25 % weniger Code benötigt. Zusätzlich wurden die Funktionen geschwindigkeitsoptimiert, so dass bis zu 20 % Laufzeit gespart wird.

Beim Aufruf der Optimierungs-Funktion können nun einfach optionale Argumente zusätzlich zu den Modellparametern der Zielfunktion angehängt werden. Diese deutlich einfachere Anwendung ist ausführlich dokumentiert und mit Beispielen erläutert.

Selbstverständlich sind die Funktionen weiterhin abwärtskompatibel zur bisherigen Notation, alter Code muss daher nicht angepasst werden.

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