Nlpy. Kostenloses und Open Source Python-Paket zur numerischen Optimierung
Jetzt downloaden

Nlpy. Ranking & Zusammenfassung

Nlpy. Stichworte

lösen optimieren Problem lösen numerisch numerische Optimierung Optimierungsproblem

Nlpy. Beschreibung

Kostenloses Open-Source-Python-Paket für numerische Optimierung NLPY zielt darauf ab, eine Toolbox zur Lösung linearer und nichtlinearer Programmierprobleme bereitzustellen, die sowohl einfach zu bedienen als auch erweiterbar ist. Es ist anwendbar, dass Probleme, die glatt sind, keine Derivate aufweisen oder integer data.nlpy haben, kombiniert die Fähigkeiten der reifen Modellierungssprache AMPL mit den hochwertigen numerischen Ressourcen und der objektorientierten Leistung der Python-Programmiersprache. Diese Kombination macht Nlpy ein großartiges Werkzeug für Test- und Prototyp-Optimierungsalgorithmen sowie als Lehrmittel für Optimierung.nlpy kann Optimierungsprobleme lesen, die in der Ampl-Modellierungssprache codiert sind. Alle Aspekte des geladenen Problems können untersucht und das Problem gelöst werden. Einzelne Ziel- und Einschränkungsfunktionen, zusammen mit ihren Derivaten (falls vorhanden), können durch ein objektorientiertes Framework transparent auftreten. Bestehende Bausteine umfassen Verfahren zum Lösen symmetrischer (möglicherweise unbestimmter) linearen Systeme mit MA27 (Direct Solver) oder ICFS (ein iterativer Solver, der einen Kameradky-Vorkonditionierer mit begrenztem Speicher verwendet), ein Verfahren zum Lösen vorkonditionierter Trust-Region-Subprobleme mit GltR, und Noch mehr Anforderungen: · Python 2.3 oder höher · NUMPY. · Pysparse

Nlpy. Zugehörige Software