Алгоритм Nelder Mead для ограниченной оптимизации?

Question

Я читал, что алгоритм Нельдера Мида работает для безусловной оптимизации. http://www.scholarpedia.org/article/Nelder-Mead_algorithm Я думаю, что в Matlab Nelder Mead используется также для безусловной оптимизации. Однако я немного смущен, так как нашел Java API для оптимизации http://www.ee.ucl.ac.uk/~mflanaga/java/Minimisation.html (Научная библиотека Фланагана) , который имеет класс, который реализует симплекс Nelder Mead и позволяет определять ограничения и ограничения. Итак, является ли версия, реализованная в API Фланагана модифицированной вариацией «классического» алгоритма Nelder Mead?

Answer 1

Похоже, что API реализует простую «мягкую» систему ограничений, где ограничения преобразуются в штрафные функции, которые сильно наказывают регионы за пределами ограничений. Это дешевый и жизнерадостный способ добавления ограничений к безусловному решателю, но будет достигнута компромисс между оптимальностью, конвергенцией и степенью соответствия ограничений.

Answer 2

Посмотрите на HillStormer [1], (бесплатное) программное обеспечение, которое допускает линейные ограничения для Nelder-Mead. Вы wila обнаруживаете, что использование линейных ограничений может улучшить оптимизацию, используя меньшее количество шагов, разрешая дегенерацию симплекса на ограничение, восстанавливающее его впоследствии. Кроме того, это программное обеспечение включает в себя «тестовый режим», который позволяет вам компоновать поверхности ответов и графически отображать их оптимизацию. Вы можете загрузить его в [1]: http://www.hillstormer.es