1stOpt使用手册
1stopt曲线拟合
1stopt曲线拟合在数据分析和统计学中,曲线拟合是一种常用的方法,用于找到最佳拟合曲线以描述数据的趋势。
而1stopt曲线拟合则是一种新兴的拟合方法,它具有高效、准确的特点,被广泛应用于各个领域。
1stopt曲线拟合是基于最小二乘法的一种改进方法。
最小二乘法是一种常见的拟合方法,通过最小化残差平方和来找到最佳拟合曲线。
然而,最小二乘法在处理大规模数据时存在一些问题,比如计算复杂度高、容易受到异常值的影响等。
而1stopt曲线拟合则通过引入稀疏性和稳健性的概念,解决了这些问题。
1stopt曲线拟合的核心思想是在最小二乘法的基础上,加入了L1正则化项。
L1正则化项可以使得拟合曲线具有稀疏性,即只有少数的参数是非零的,这样可以减少计算复杂度,并提高拟合的效率。
同时,L1正则化项还可以使得拟合曲线对异常值具有鲁棒性,即对于一些偏离正常范围的数据点,拟合曲线的影响较小,从而提高了拟合的准确性。
1stopt曲线拟合的具体步骤如下:首先,根据最小二乘法找到初始的拟合曲线。
然后,通过迭代的方式,不断调整拟合曲线的参数,使得拟合曲线的残差平方和和L1正则化项之和最小。
最后,得到最佳的拟合曲线。
1stopt曲线拟合在实际应用中具有广泛的应用价值。
例如,在金融领域,1stopt曲线拟合可以用于股票价格的预测和趋势分析。
在医学领域,1stopt曲线拟合可以用于疾病的发展趋势预测和治疗效果评估。
在工程领域,1stopt曲线拟合可以用于信号处理和图像处理等方面。
总之,1stopt曲线拟合是一种高效、准确的拟合方法,通过引入稀疏性和稳健性的概念,解决了最小二乘法在处理大规模数据时存在的问题。
它在各个领域都有广泛的应用,为数据分析和统计学的发展做出了重要贡献。
相信随着技术的不断进步,1stopt曲线拟合将会在更多的领域得到应用,并为我们带来更多的惊喜和发现。
1stopt拟合方程组
1stopt拟合方程组1.概述在数学建模和数据分析中,拟合方程组是一种常见的技术,用于根据给定的数据集找到能够最好地描述数据背后关系的数学模型。
1s to pt拟合方程组是一种高效有效的方法,旨在通过最小化残差来拟合数据。
2.理论基础1s to pt拟合方程组基于最小二乘法原理,它将数据集拟合到一个由线性或非线性函数构成的方程组。
该方法通过最小化每个数据点与拟合方程之间的差异来求解最佳拟合参数。
常见的拟合函数包括多项式函数、指数函数、对数函数等。
3.拟合过程1s to pt拟合方程组包括以下步骤:步骤1:数据准备首先,需要明确待拟合的数据集。
收集数据,并根据实际需求进行预处理,如去除噪声、标准化等。
步骤2:确定拟合函数根据数据的特点和拟合需求,选择适当的拟合函数。
通常,可以根据经验或领域知识来选择函数形式。
步骤3:建立方程组将选择的拟合函数组合成方程组。
每个方程表示一个数据点与拟合函数的关系。
步骤4:求解方程组通过最小二乘法求解方程组,得到最佳拟合参数。
这可以通过矩阵运算或数值优化算法来实现。
步骤5:拟合评估使用拟合参数计算残差,并评估拟合的质量。
常见的评估指标包括均方根误差(R MS E)、决定系数(R^2)等。
4.示例应用以下是一个示例,展示了如何使用1s to pt拟合方程组来拟合一个二次多项式函数:i m po rt nu mp ya sn pf r om sc ip y.op ti miz e im po rt le as t_squ a re s准备数据x=np.a rr ay([1,2,3,4,5])y=np.a rr ay([3,5,7,9,11])定义拟合函数d e fq ua dr at ic_f unc(pa ra ms,x):a,b,c=pa ra msr e tu rn a*x**2+b*x+c定义残差函数d e fr es id ua ls(p ara m s,x,y):r e tu rn qu ad ra ti c_f u nc(p ar am s,x)-y初值i n it_p ar am s=np.ar r ay([1,1,1])求解方程组r e su lt=l ea st_s qua r es(r es id ua ls,in i t_pa ra ms,a rg s=(x,y))输出拟合参数a_fi t,b_fi t,c_fit=re su lt.xp r in t(f"拟合参数:a={a_f it},b={b_fi t},c={c_f it}")以上代码通过最小二乘法拟合了一个二次多项式函数,并输出了拟合得到的参数。
1stopt求解常微分方程
1stOpt是一个用于求解常微分方程的软件。
它使用有限差分法来求解常微分方程,并提供了多种求解选项和可视化工具。
要使用1stOpt求解常微分方程,您需要按照以下步骤进行操作:
1. 打开1stOpt软件并创建一个新项目。
2. 在项目设置中,选择“常微分方程”作为问题类型,并指定您的常微分方程。
3. 选择求解器类型和参数,例如步长、精度和迭代次数等。
4. 点击“开始”按钮开始求解常微分方程。
5. 在求解过程中,您可以使用1stOpt的可视化工具来查看解的图形和动画。
6. 求解完成后,您可以在结果窗口中查看解的详细信息,包括误差、收敛性和其他统计数据。
需要注意的是,1stOpt是一个商业软件,需要购买许可证才能使用。
如果您需要使用免费的开源软件来求解常微分方程,可以考虑使用Python中的SciPy库。
stOpt使用手册
1.7.1:主界面
文件游览窗口
电子表格 代码页
关键词快捷窗口
图.1 1stOpt 主画面
关键词快捷窗口由组合键“Ctrl + K”弹出,可帮助用户准确快速输入关键词。在同一代 码本中可写多个不同问题的代码,由关键词“NewDivision”来区分。可同时开启多个代码编 辑本。同一代码文件中还可加入富文本如图,表,公式等,也可把不同格式的文件添付进来。
例:两变量函数优化: Function (x+((2-x)*(2+y))^2)*sin(x*y);
定义常量
Constant
例:两变量曲线拟合: Function y = a + b*exp(c – x);
例:两变量函数优化: Function (x+((2-x)*(2+y))^2)*sin(x*y);
1
七维高科有限公司
1.3: 1stOpt 应用的优化算法
最优化算法包括: 1) Levenberg-Marquardt 法 (LM) + 通 用 全 局 优 化 算 法 (Universal Global Optimization - UGO) 2) Quasi-Newton 法 (BFGS) + 通用全局优化算法(Universal Global Optimization - UGO) 3) 遗传算法 (Genetic Algorithms - GA) 4) 摸拟退火 (Simulated Annealing - SA) 5) 下山単体法 (Simplex Method - SM) + 通用全局优化算法(Universal Global Optimization - UGO) 6) 离子群法 (Particle Swarm Optimization - PSO) 7) 最大继承法 (Max Inherit Optimization - MIO) 8) 差分进化法 (Differential Evolution - DE) 9) 自组织群移法 (Self-Organizing Migrating Algorithms - SOMA) 10) 共 扼 梯 度 法 (Conjugate-Gradient Method - CGM) + 通 用 全 局 优 化 算 法 (Universal Global Optimization - UGO) 11) 包维尔法 (Powell Optimization - PO) + 通用全局优化算法(Universal Global Optimization - UGO) 12) 禁忌搜索法 (Tabu Search - TS) 13) 单纯线性规划法 (Simplex Linear Program)
1stopt编程
1stOpt 是一款功能强大的数学建模和求解软件,它支持多种编程语言,包括Python、C++、VB、Java 等。
以下是使用Python 编程语言在1stOpt 中进行数学建模和求解的示例代码:python# 导入1stOpt 库from 1stOpt import Model# 定义变量x1 = Model.Continuous('x1')x2 = Model.Continuous('x2')# 定义目标函数def objective(x):return x[0]**2 + x[1]**2# 定义约束条件def constraint1(x):return x[0] + x[1] - 1def constraint2(x):return x[0] - x[1] <= 0# 建立数学模型model = Model()model.add_objective(objective)model.add_constraints([constraint1, constraint2])model.set_domain([x1 >= 0, x2 >= 0])model.set_bounds([x1 <= 1, x2 <= 1])# 求解数学模型solution = model.solve()# 输出结果print('最优解:')print(solution.x)print('最优值:')print(solution.fval)在上述代码中,我们首先导入了1stOpt 的库,然后定义了两个变量x1 和x2。
接下来,我们定义了目标函数objective 和两个约束条件constraint1 和constraint2。
然后,我们使用Model 类建立了一个数学模型,并添加了目标函数、约束条件和变量范围。
最后,我们调用solve 方法求解数学模型,并输出了最优解和最优值。
1stOpt使用手册
Parameter a, b, c, d;
Constant p1 = 1, p2 = 4, p3 = 5;
对曲线拟合,对二维,缺省自变量名为 x,因变量名为 y;对三维或多维,缺省自变量名
为 x1,x2, x3…,因变量名为 y。如下两段代码效果等同,右边代码中无需再定义变量和参数,
将由 1stOpt 自动识别。
0.13
0.25
0.19
0.35
0.34
对函数优化,如参数没有范围限制,也可省去参数定义,下列左右两段代码效果等同
代码 1
代码 2
Parameters x, y; Minimum = True; Function exp(sin(50*x)) +sin(60*exp(y)) +
sin(70*sin(x))+sin(sin(80*y))sin(10*(x+y)) +(x^2+y^2)/4;
七维高科有限公司
综合优化软件包1stOpt使用手册
第一篇 1stOpt 简介
1.1: 概要
1stOpt 是七维高科有限公司(7D-Soft High Technology Inc.)独立开发, 拥有完全自主知识产权的一套数学优化分析综合工具软件包。在非线性回归,曲 线拟合,非线性复杂模型参数估算求解,线性/非线性规划等领域傲视群雄,首屈 一指,居世界领先地位。除去简单易用的界面,其计算核心是基于七维高科有限 公司科研人员十数年的革命性研究成果【通用全局优化算法】(Universal Global Optimization - UGO),该算法之最大特点是克服了当今世界上在优化计算领域中 使用迭代法必须给出合适初始值的难题,即用户勿需给出参数初始值,而由 1stOpt 随机给出,通过其独特的全局优化算法,最终找出最优解。以非线性回归为例, 目前世界上在该领域最有名的软件工具包诸如 Matlab, OriginPro, SAS, SPSS, DataFit, GraphPad 等,均需用户提供适当的参数初始值以便计算能够收敛并找到 最优解。如果设定的参数初始值不当则计算难以收敛,其结果是无法求得正确结 果。而在实际应用当中,对大多数用户来说,给出(猜出)恰当的初始值是件相当 困难的事,特别是在参数量较多的情况下,更无异于是场噩梦。而 1stOpt 凭借其 超强的寻优,容错能力,在大多数情况下(大于 90%),从任一随机初始值开始, 都能求得正确结果。
1stopt简单应用教程
2013-8-23
13
1.7 1stOpt 快捷组合键
概述
关键字快捷输入窗口组合键:在代码本中按“Ctrl+K”
窗口弹出后,按顺序输入关键字字母,可快速查找并输入所需关键
字
数学函数快捷输入窗口组合键:在代码本中按“Ctrl+M”
窗口弹出后,按顺序输入数学函数字母,可快速查找并输入所需数
3) 通用全局优化算法 4) 最大继承法
������
2013-8-23 10
概述
优化算法设定
线性规划问题:
1) 单纯线性规划法
2) 下 山 単 体 法 + 通用全局优化算法 3) 差分进化法
优化组合问题:
1) 最大继承法 2) 禁忌搜索法 3) 模拟退火 4) 遗传算法
1) 通用全局优化算法(Universal Global Optimization UGO) 2) 下山単体法 (Simplex Method - SM) 3) 差分进化法 (Differential Evolution - DE) 4) 最大继承法 (Max Inherit Optimization - MIO) 5) 遗传算法 (Genetic Algorithms - GA) 6) 模拟退火 (Simulated Annealing - SA) 7) 离子群法 (Particle Swarm Optimization - PSO) 8) 自组织群移法 (Self-Organizing Migrating Algorithms - SOMA) 9) 禁忌搜索法 (Tabu Search - TS) 10) 单纯线性规划法 (Simplex Linear Program)
1stopt曲线拟合
1stopt曲线拟合什么是曲线拟合?曲线拟合是一种数学方法,用于找到一条曲线,使其能够最好地逼近给定的数据点。
通过曲线拟合,我们可以从数据中提取出隐藏的模式、趋势和关系。
在实际应用中,曲线拟合常用于数据分析、预测和模型建立等领域。
为什么需要曲线拟合?在许多情况下,我们需要对数据进行分析和处理,以便更好地了解数据之间的关系,并进行预测和决策。
然而,真实世界中的数据往往是复杂且噪声较大的,很难通过简单的直线或多项式函数来准确描述。
这时,曲线拟合可以帮助我们找到一个更适合数据的曲线模型,从而更好地理解和利用数据。
曲线拟合的基本原理曲线拟合的基本原理是寻找一个函数,使其能够最好地拟合给定的数据点。
常见的曲线拟合方法包括最小二乘法、多项式拟合、非线性拟合等。
最小二乘法最小二乘法是一种常用的曲线拟合方法,通过最小化实际数据点与拟合曲线之间的误差平方和来确定最佳拟合曲线。
最小二乘法能够有效地处理线性和非线性拟合问题,并且具有良好的数学性质和统计性质。
多项式拟合多项式拟合是一种常见的曲线拟合方法,它使用多项式函数来逼近数据点。
多项式拟合可以通过增加多项式的阶数来提高拟合精度,但也容易出现过拟合的问题。
因此,在进行多项式拟合时需要进行合适的阶数选择。
非线性拟合非线性拟合是一种更加灵活的曲线拟合方法,它可以适应更复杂的数据模式和关系。
非线性拟合通过使用非线性函数来拟合数据,常见的非线性拟合方法包括指数函数拟合、对数函数拟合、幂函数拟合等。
如何进行曲线拟合?曲线拟合的具体步骤如下:1.收集数据:首先需要收集相关的数据,并将其整理为适当的格式。
2.选择拟合函数:根据数据的特点和需求,选择合适的拟合函数。
常见的拟合函数包括多项式函数、指数函数、对数函数等。
3.确定拟合参数:根据选择的拟合函数,确定需要拟合的参数。
例如,在多项式拟合中,需要确定多项式的阶数。
4.拟合曲线:使用选定的拟合函数和参数,对数据进行曲线拟合。
可以使用最小二乘法等方法来求解最佳拟合曲线。
stopt简单应用教程 ppt课件
ppt课件
概述
11
优化算法设定窗口
概述
对90%以上的问题,缺省优化设置均可满足要求。
ppt课件
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概述
1.6 1stopt编程的主要关键词
有定义参数以及参数取值范围; 定义变量、定义常量、定义函数; 定义数据文件、定义优化方法; 定义求和、求积、循环符; 画函数图、画参数方程函数图等。 详见《使用手册》P4~P5。 1stOpt 支持几十种的数学函数,详见P6~P8。
通过不同类型实例,用户可轻松掌握1stOpt 的用法。
ppt课件
6
1.4 1stopt界面
概述
代码本
文件浏览窗口
算法设置
结果显示
ppt课件
代码本表格
属性编辑算法
1) 通用全局优化算法(Universal Global Optimization UGO)
刚才输入的代码呢?重新启动1stOpt,开启一新代码本,在代码本中
按“Ctrl+Shift+T”即可恢复上pp一t课次件 执行的代码。
14
1.8 数据处理电子表格
概述
1stOpt 附带有类似与Excel 的电子表格,多表单,支持公式, 直接输入输出到Excel和文本文件(.txt,.csv),树型表单 管理,直观并可分类,可方便用于数据前、后处理。
4) 非线性曲线拟合可处理任意类型模型公式,任意多数目的 待求参数及变量,批量数据拟合、权重拟合、带约束拟合、 缺失变量拟合。
ppt课件
5
概述
1.3 1stOpt 特长
5) 模型自动率定时可同时处理多个数据文件。 6) 可非常容易处理一些特殊的参数,如降雨径流模型中的流
TPM 1STEP 手册教材
“清扫是检查”
3)TPM 展开的思维模式:
0STEP (事前准备) TPM活动 阶段开展 思考方式 赋 予 动 机 1STEP 2STEP 3STEP 改 变 设 备 效果: 不良减少 故障减少 4STEP 5STEP 人 变 化 思考的变化 故障、不良是 现场的羞耻 效果 达成故障 不 良 的 “0”化 6STEP 7STEP 现场发生 变化
5)TPM 7 STEP:
STEP
1
活动内容
以设备为中心彻底去除灰尘污染,彻底发现并解决微缺陷。 制定5种LIST(不合理发现LIST、发生源LIST、困难源LIST、重要不合理LIST、疑问点 LIST)。 树立发生源对策。 采取防止飞散的对策。 改善清扫困难源来缩短时间。 进行润滑机能教育。 进行润滑总检查。 制定在指定时间内能够完成清扫注油的基准。 制定润滑管理体系。 按总检查科目进行技能教育。 总检查。 改善设备检查方法。 制定在检查时,确实能进行检查的基准。 制定自主管理基准周期表。 遵守以设备为对象的活动基准,并踏实地做好日常保全。 以故障“0”为目标。 开展不良“0”活动。 开展不制作不良的活动。 以工序,设备来保证品质,并以不良“0”化为目标。 现在的TPM水平上维持、改善、继承。
a. b. c. d. e. f. g. 理解设备的基本结构、原理。 确保安全 开发清扫工具 掌握有效率的清扫能力 提高不合理判断能力(发现能力) 提高不合理复原、改善能力 掌握特殊区域的清扫技术
7、清扫时不合理的发现要领
活用五感:视、触、听、嗅、味+感觉 ◑用手:
一.什么是TPM活动?
1)定义: 1.在制造企业里以制造部门为主进行的灾害、浪费、不良 、故障为“0”的活动。
TPM1STEP手册教材.pptx
“清扫是检查”
3)TPM 展开的思维模式:
0STEP (事前准备)
1STEP 2STEP 3STEP
TPM活动
赋
改
阶段开展
予
变
思考方式
动
设
机
备
效果: 不良减少 故障减少
4STEP 5STEP
人 变 化
思考的变化 故障、不良是 现场的羞耻
效果 达成故障 不良的 “0”化
活动的变化 积极参与改善 彻底维持管理
现在的TPM水平上维持、改善、继承。
二.TPM 1 STEP活动内容
1)1 STEP(初期清扫):
目的 直接接触设备来彻底去除污垢,使潜在缺陷显形并彻底消除。 能够用眼睛发现,判断不合理(能够进行检查,并判断异常与否)。 设备方面 除去灰尘污染,以使潜在缺陷明显化。 对劣化、不合理进行复原。 使设备容易得到检查。 人的方面 通过做清扫来熟悉小组活动。 班长组长学习领导艺术。 通过五官和接触来提高对设备的好奇心。 体会“清扫是检查”。
所以,重视问题的根本原因“微缺陷”,形成一个思考方式,不仅得到 减少慢性故障、不良的结果,最终达到预防不良、故障的效果。
4.初期清扫进行步骤:
a.污染去除的清扫:把设备分解开,擦拭到每个零件,开发清扫工具、 改善清扫方法,减少清扫时间,要学习、了解设备的性能、基能 ,通过 清扫发现设备存在的缺陷。
6STEP 7STEP
现场发生 变化
1.理解现场革新的基本为什 么是 5S ? 2.思考设备为什么发生强制 劣化? 3.为什么要做自主保全? 4.推进1阶段以上时理解安 全行动的重要性3
1.改善问题点 2.清扫就是点检 3.点检就是发现问题( 包括疑问点、缺陷、发 生源、困难源) 4.问题点复原改善 5.提高:问题点发现能 力;改善方向设定能力
1stopt简单应用教程介绍
14/11/13
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1.7 1stOpt 快捷组入窗口组合键:在代码本中按“Ctrl+K”
窗口弹出后,按顺序输入关键字字母,可快速查找并输入所需关键
字
数学函数快捷输入窗口组合键:在代码本中按“Ctrl+M”
窗口弹出后,按顺序输入数学函数字母,可快速查找并输入所需数
1stOpt
14/11/13
3
概述
1.1 1stOpt 应用范围
1) 模型自动优化率定 2) 参数估算 3) 任意模型公式线性,非线性拟合,回归 4) 非线性连立方程组求解 5) 常微分方程及方程组,初值及边值问题 6) 任意维函数,隐函数极值求解 7) 隐函数根求解,作图,求极值 8) 线性,非线性及整数规划 9) 组合优化问题 10) 高级计算器
1stopt 使用简介
14/11/13
1
第1章 1stopt 概述
14/11/13
2
概述
是七维高科有限公司(7D-Soft High Technology Inc.)独立开发,拥有完全自主 知识产权的一套数学优化分析综合工具软件 包。 在非线性回归,曲线拟合,非线性复杂模型 参数估算求解,线性/非线性规划等领域傲视 群雄,首屈一指,居世界领先地位。
概述
代码本
结果显示 算法设置
代码本表格
文件浏览窗口
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属性编辑器
7
概述
1.5 1stOpt 应用的优化算法
1) 通用全局优化算法(Universal Global Optimization UGO) 2) 下山単体法 (Simplex Method - SM) 3) 差分进化法 (Differential Evolution - DE) 4) 最大继承法 (Max Inherit Optimization - MIO) 5) 遗传算法 (Genetic Algorithms - GA) 6) 模拟退火 (Simulated Annealing - SA) 7) 离子群法 (Particle Swarm Optimization - PSO) 8) 自组织群移法 (Self-Organizing Migrating Algorithms - SOMA) 9) 禁忌搜索法 (Tabu Search - TS) 10) 单纯线性规划法 (Simplex Linear Program)
1stopt用法
1stopt是一个数学优化软件,主要用于解决各种优化问题,如线性规划、非线性规划、混合整数规划等。
以下是1stopt软件的基本用法:
1. 打开1stopt软件,选择“File”菜单中的“New Problem”选项,创建一个新的优化问题。
2. 在新的问题窗口中,输入问题的目标函数、约束条件和决策变量。
这些信息将用于描述优化问题的数学模型。
3. 选择合适的优化算法,如梯度下降法、牛顿法、遗传算法等。
在1stopt软件中,可以根据问题的类型和规模选择适合的算法。
4. 点击“Solve”按钮,开始求解优化问题。
在求解过程中,可以在界面上查看求解进度和结果。
5. 在求解完成后,可以在结果窗口中查看最优解、最优值和收敛历史等信息。
根据需要,可以将结果导出到其他软件中进行进一步分析或可视化。
需要注意的是,使用1stopt软件需要一定的数学基础和编程能力,以及对优化问题的理解和描述能力。
同时,为了获得更好的求解效果,可能需要调整参数或进行多次尝试。
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- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
2) 可广泛用于水文水资源及其它工程模型优化计算。内镶 VB 及 Pascal 语言,可 帮助描述处理复杂模型。
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0.25
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0.34
对函数优化,如参数没有范围限制,也可省去参数定义,下列左右两段代码效果等同
代码 1
代码 2
Parameters x, y; Minimum = True; Function exp(sin(50*x)) +sin(60*exp(y)) +
sin(70*sin(x))+sin(sin(80*y))sin(10*(x+y)) +(x^2+y^2)/4;
代码 1
代码 2
Variables x, y;
Parameters a, b, c, d;
Function y=a-b*exp(-c*x^d);
Data;
0.05
0.13
0.15
0.13
0.25
0.19
0.35
0.34
Function y=a-b*exp(-c*x^d);
Data;
0.05
0.13
0.15
2) BFGS + 通用全局优化算法(Universal Global Optimization - UGO) 3) 下山単体法 (Simplex Method - SM) + 通用全局优化算法(Universal Global
1.4: 1stOpt 应用范围
1) 模型自动优化率定 2) 参数估算 3) 任意模型公式线性,非线性拟合,回归 4) 非线性连立方程组求解 5) 任意维函数,隐函数极值求解 6) 隐函数根求解,作图,求极值 7) 线性,非线性及整数规划 8) 组合优化问题 9) 高级计算器
1.5: 1stOpt 特长
Parameter a, b, c, d;
Constant p1 = 1, p2 = 4, p3 = 5;
对曲线拟合,对二维,缺省自变量名为 x,因变量名为 y;对三维或多维,缺省自变量名
为 x1,x2, x3…,因变量名为 y。如下两段代码效果等同,右边代码中无需再定义变量和参数,
将由 1stOpt 自动识别。
定义代码块名
1stOpt 还有两个特殊定义符:
n
∑ 求和定义:如 ( xi ⋅ sin(xi +1)) ,在 1stOpt 中表达为:Sum(i=1:n)(x[i]*sin(x[i]+1)) i =1 n
∏ 求积定义:如 ( xi ⋅ sin(xi + 1)) ,在 1stOpt 中表达为:Prod(i=1:n)(x[i]*sin(x[i]+1)) i =1
定义变参数,详情见 2.4 节
Data
定义数据开始
DataFile
定义数据文件
NewDivision
定义新得代码块
StartProgram
编程模式开始
EndProgram
编程模式结束
Maximum
求最大值
Minimum
求最小值
PlotFunction
画函数图
Algorithms
定义优化方法
3
七维高科有限公司
Parameter a = 0.5 [-1, 1];
例: 定义参数 a 为整数,其取值范围在【-100,100】
Parameter a[-100,100,0];
Variable
定义变量 例:定义 x, y, z 三个变量: Variable x, y, z;
定义函数
Function
例:两变量曲线拟合: Function y = a + b*exp(c – x);
Exclusive
定义问题为排它问题,如 TSP 问题
StartRange
定义初始值范围
SharedModel
定义共享参数问题
DataSet
定义常数
EndDataSet
结束定义常数
MinFunction
最小值求优
MaxFunction
最大值求优
PlotParaFunction 画参数方程函数图
Title
1.7: 1stOpt 界面
1.7.1:主界面
文件游览窗口
电子表格 代码页
关键词快捷窗口
图.1 1stOpt 主画面
关键词快捷窗口由组合键“Ctrl + K”弹出,可帮助用户准确快速输入关键词。在同一代 码本中可写多个不同问题的代码,由关键词“NewDivision”来区分。可同时开启多个代码编 辑本。同一代码文件中还可加入富文本如图,表,公式等,也可把不同格式的文件添付进来。
MinFunction exp(sin(50*x)) +sin(60*exp(y)) sin(70*sin(x))+sin(sin(80*y))sin(10*(x+y)) +(x^2+y^2)/4;
5
七维高科有限公司
1是随机产生,一次计算不成功,并非意味下次亦同样不成功, 反之亦然。按快捷键”F9”执行计算,“F10“中止计算。
1
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1.3: 1stOpt 应用的优化算法
最优化算法包括: 1) Levenberg-Marquardt 法 (LM) + 通 用 全 局 优 化 算 法 (Universal Global Optimization - UGO) 2) Quasi-Newton 法 (BFGS) + 通用全局优化算法(Universal Global Optimization - UGO) 3) 遗传算法 (Genetic Algorithms - GA) 4) 摸拟退火 (Simulated Annealing - SA) 5) 下山単体法 (Simplex Method - SM) + 通用全局优化算法(Universal Global Optimization - UGO) 6) 离子群法 (Particle Swarm Optimization - PSO) 7) 最大继承法 (Max Inherit Optimization - MIO) 8) 差分进化法 (Differential Evolution - DE) 9) 自组织群移法 (Self-Organizing Migrating Algorithms - SOMA) 10) 共 扼 梯 度 法 (Conjugate-Gradient Method - CGM) + 通 用 全 局 优 化 算 法 (Universal Global Optimization - UGO) 11) 包维尔法 (Powell Optimization - PO) + 通用全局优化算法(Universal Global Optimization - UGO) 12) 禁忌搜索法 (Tabu Search - TS) 13) 单纯线性规划法 (Simplex Linear Program)
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综合优化软件包1stOpt使用手册
第一篇 1stOpt 简介
1.1: 概要
1stOpt 是七维高科有限公司(7D-Soft High Technology Inc.)独立开发, 拥有完全自主知识产权的一套数学优化分析综合工具软件包。在非线性回归,曲 线拟合,非线性复杂模型参数估算求解,线性/非线性规划等领域傲视群雄,首屈 一指,居世界领先地位。除去简单易用的界面,其计算核心是基于七维高科有限 公司科研人员十数年的革命性研究成果【通用全局优化算法】(Universal Global Optimization - UGO),该算法之最大特点是克服了当今世界上在优化计算领域中 使用迭代法必须给出合适初始值的难题,即用户勿需给出参数初始值,而由 1stOpt 随机给出,通过其独特的全局优化算法,最终找出最优解。以非线性回归为例, 目前世界上在该领域最有名的软件工具包诸如 Matlab, OriginPro, SAS, SPSS, DataFit, GraphPad 等,均需用户提供适当的参数初始值以便计算能够收敛并找到 最优解。如果设定的参数初始值不当则计算难以收敛,其结果是无法求得正确结 果。而在实际应用当中,对大多数用户来说,给出(猜出)恰当的初始值是件相当 困难的事,特别是在参数量较多的情况下,更无异于是场噩梦。而 1stOpt 凭借其 超强的寻优,容错能力,在大多数情况下(大于 90%),从任一随机初始值开始, 都能求得正确结果。
例: 定义 a1, a2, a3, a4, a5, a6, a7, a8, a9, a10 十个参数:
Parameter a1, a2, a3, a4, a5, a6, a7, a8, a9, a10;
Parameter
也可简写为: Parameter a(1:10);
例: 定义参数 a,其取值范围在【-1,1】,初始值为 0.5
1.7.5:优化算法设定
在 1stOpt 中,共有 13 种有化算法。不同的问题该选用何种算法?一般而言: 非线性回归,曲线拟合问题:
1) Levenberg-Marquardt 法 (LM) + 通 用 全 局 优 化 算 法 (Universal Global Optimization - UGO)
例:两变量函数优化: Function (x+((2-x)*(2+y))^2)*sin(x*y);
定义常量
Constant
例:两变量曲线拟合: Function y = a + b*exp(c – x);