Löst Minimierungsprobleme ohne Nebenbedingungen für beliebige nicht lineare Funktionen. Die polymorphe Instanz muss manuell ausgewählt werden.


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Bei glatten Funktionen mit definierter erster und zweiter Ableitung ist das Konvergieren mit Hilfe des Broyden-Quasi-Newton-Algorithmus in der Regel am schnellsten. Funktioniert der Broyden-Quasi-Newton-Algorithmus nicht wie gewünscht, so kann das Problem eventuell mit dem CG-Verfahren behoben werden. Der Downhill-Simplex-Algorithmus basiert auf Anzahl der Funktionsberechnungen und findet oft eine Lösung, wenn die Funktion nicht glatt ist und andere Algorithmen keine Konvergenz erreichen konnten.

Beispiele

Die folgenden Beispieldateien sind in LabVIEW enthalten.

  • labview\examples\Mathematics\Optimization\Optimize Extended Rosenbrock.vi