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Posted by on 2020年1月6日


长期目标:

      1.致力于各类优化模型(凸优化/非凸优化/非线性优化)求解算法的改进。

      2.将理论成果应用于工程实践并创造价值。

GOPT简介
      GOPT(Global optimizer)是我在工作学习之余独立开发的一套数学优化分析综合算法框架。该框架以MATLAB为主要程序平台,在非线性回归、曲 线拟合、非线性复杂模型参数识别全局求解,线性/非线性规划等领域性能优越。GOPT的计算核心是基于长期的实践和研究前沿追踪,不断改进的革命性研究成 果,克服计算领域中使用迭代法必须给出合适初始值的难题,计算时由程序自动随机给出,最终找出最优解。GOPT优化框架完全通过了测试集的考验。

科学计算领域的概况
      Matlab, Mathematical, Maple及MathCAD被誉为四大数学软件,外加SAS, SPSS, Lingo/Lindo等,在科学计算领域无疑占绝对的统治地位。在国内尚无能与之匹敌的软件厂商出现。算法无疑是关键。当前在复杂模型的优化领域,最常 用算法有:1.麦夸特法(Levenberg- Marquardt);2.简面体爬山法(Simplex Method);3.牛顿迭代/拟牛顿法等,均为局部最优法,优化结果不仅受到初值选取的巨大影响,而且当约束条件和非线性目标函数过于复杂时,因无法求 得数值导数而导致计算失败。人工智能/启发式算法方面,虽然有众多在理论上被证明具有全局优化能力,如遗传算法、模拟退火等、粒子群算法、蚁群算法、烟花 算法、鲸鱼算法等,但这种全局收敛也只是在迭代趋于无穷时概率上收敛于最优。实际应用中,这些算法效率低、易早熟而陷入局部最优,很多情况下也无法满足要 求。而GOPT凭借自己开创性的算法理论,在非线性拟合,参数估算等优化领域的实际测试中已经超过其他已知软件包。此外,对于其它软件难以求解的诸如隐函数 优化求解、非线形整数/混合整数规划等的问题,也有良好表现。

测试比较 
      非线性拟合问题测试:美国国家标准与技术研究院(NIST: National Institute of Standards and Technology)提供有一套27道非线性拟合测试题,世界上几乎所有著名的数据分析软件包都以能通过该套测试题集为验证标准。实践表明GOPT求解更快速,精度更高。

应用范围  
      GOPT可应用于几乎所有科研、工程、金融、决策、流通、生产等分析、计算、规划领域,具体而言:
1.参数估算;
2. 任意模型公式线性,非线性拟合,回归;
3. 非线性连立方程组求解;
4.复数方程求解、复数非线性拟合;
5.任意维函数,隐函数极值求解;
6. 隐函数根求解;
7.线性,非线性及整数规划;
8.组合优化问题;

 GOPT优势 
      采用matlab语言,简单易懂,学习周期短;
      在线性、非线性、混合整数规划、二次规划、优化组合方面表现优异;
      功能强,轻松通过美国国家标准与技术研究院(NIST:National Institute of Standards and Technology)非线性测试题集;
      可连接由任何语言(C++, Fortran, Python, …)编译而成的外部目标函数动态连接库或命令行可执行文件;
      支持二次开发;
      非线性曲线拟合可处理任意形式的模型公式,任意多的参数及变量;
      可直接读存txt、Excel、CSV等格式文件,可以连接数据库;

操作系统要求
       操作系统:Win7/Win10/Mac/Linux 能安装MATLAB平台即可顺利运行。

代码工具:
       算法开发、调试阶段使用的编程语言为MATLAB,后期按需要移植到C++、Python。

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