1stOpt最新教程

合集下载

1stOpt使用手册

1stOpt使用手册
1) 功能强劲,是目前唯一能以任何初始值而求得美国国家标准与技术研究院 (NIST:National Institute of Standards and Technology)非线性回归测试 题集最优解的软件包。
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。
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;
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

1stopt拟合方程组

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。

stOpt使用手册

stOpt使用手册
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。
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最新教程

1stOpt最新教程
2
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) 摸拟退火 (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)
序 函数
号 1 Abs(X: Real): Real;
说明 绝对值函数
例 Abs(-0.25) = 0.25
6
2 Arccos(X: Real): Real;
反余弦函数
Arccos(-0.25) =1.823476582
3 Arccosh(X: Real): Real;
反余弦双曲函数 Arccosh(-0.25) = 0
4 Arcsin(X: Real): Real;
反正弦函数
Arcsin(-0.25) =-0.2526802551
5 Arcsinh(X: Real): Real;
Parameter a1, a2, a3, a4, a5, a6, a7, a8, a9, a10; 也可简写为:Parameter a(1:10); 或:Parameter a(10); 例: 定义参数 a,其取值范围在[-1,1],初始值为 0.5 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]; 批量定义参数范围 例:定义参数 a 范围为[-1,1],其它均为[0,10]; Parameter a = 0.5[-1,1],b,c,d,e,f,g; ParameterDomain = [0,10]; 定义 0-1 参数 例:定义 a 为非 0 即 1 的参数 BinParameter a; 定义正整数参数 例:定义参数 a 为大于 0 的正整数 IntParameter a; 定义参数初始值取值范围 例:定义参数 a 初始值取值范围为[-100,100] StartRange a = [-100,100]; 定义变量 例:定义 x, y, z 三个变量: Variable x, y, z;

1stopt编程

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

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用法 -回复

1stopt用法 -回复

1stopt用法-回复[使用1stopt的方法,以中括号内的内容为主题,写一篇1500-2000字文章,一步一步回答]1. 什么是1stopt?1stopt是一种解决问题的方法论,通过一步一步回答问题,找出最佳解决方案。

它由问题、信息、解决方案和评估这四个步骤构成。

2. 第一步:问题在使用1stopt方法时,首先需要明确所面临的问题。

问题可能是一个具体的困扰、挑战或者目标。

明确问题是成功运用1stopt的关键一步。

3. 第二步:信息信息收集是解决问题的关键步骤。

在这一步中,我们需要收集尽可能多的信息,以帮助我们更好地理解问题。

这包括查阅文献、与相关人员讨论以及进行实地考察等。

4. 第三步:解决方案一旦我们收集到足够的信息,就可以开始寻找解决方案。

在这一步中,我们需要将问题与收集到的信息相结合,制定适合的解决方案。

这个过程可能包括产生多个备选方案,并进行评估。

5. 第四步:评估在找到解决方案后,我们需要对其进行评估。

这可以通过权衡其优缺点、风险以及对目标的实际效果来完成。

评估可以帮助我们选择最佳的解决方案,或者对现有方案进行改进。

6. 举例:如何使用1stopt解决团队沟通问题假设一个团队面临沟通不畅的问题。

我们可以用1stopt的方法来解决这个问题。

第一步:问题- 团队沟通不畅,导致工作效率低下。

第二步:信息- 收集关于团队沟通方式、团队成员之间的关系以及工作流程的信息。

可以通过访谈团队成员、观察团队会议以及审查工作文档等方式收集信息。

第三步:解决方案- 根据收集到的信息,可以尝试以下解决方案:提供沟通培训以提高团队成员的沟通技巧,改进工作流程以减少沟通障碍,建立团队合作性活动以增进沟通和理解。

第四步:评估- 对每个解决方案进行评估,考虑其可行性、所需资源以及预期效果。

可以进行调查问卷、头脑风暴或小组讨论等方式来评估每个解决方案的优缺点。

通过使用1stopt的方法,我们可以逐步分析和解决团队沟通问题,确保找到最佳的解决方案,提高团队效率和合作。

1stopt简单应用教程

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


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)
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 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)。
户可轻松掌握 1stOpt 的用法。
3
1.6 1stOpt 关键词
主要关键词
关键词名
Parameter
ParameterDomain BinParameter IntParameter StartRange Variable
意义及示例 定义参数
例: 定义 a, b, c, d 四个参数: Parameter a, b, c, d; 例: 定义 a1, a2, a3, a4, a5, a6, a7, a8, a9, a10 十个参数:
4
VarParameter Data RowData DataFile NewDivision SubDivision StartProgram EndProgram Maximum Minimum PlotFunction Algorithms Exclusive MutliRun HotRun SharedModel
序 函数
号 1 Abs(X: Real): Real;
说明 绝对值函数
例 Abs(-0.25) = 0.25
6
2 Arccos(X: Real): Real;
反余弦函数
Arccos(-0.25) =1.823476582
3 Arccosh(X: Real): Real;
反余弦双曲函数 Arccosh(-0.25) = 0
1.5 1stOpt 特长
1) 功能强劲,是目前唯一能以任何初始值而求得美国国家标准与技术研究院 (NIST:National Institute of Standards and Technology)非线性回归测试 题集最优解的软件包。
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。
4 Arcsin(X: Real): Real;
反正弦函数
Arcsin(-0.25) =-0.2526802551
5 Arcsinh(X: Real): Real;
QuickReg Function Constant
ConstStr VarConstant
设定快速拟合功能 定义函数
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); 定义常量 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); 定义常字符串量 例:两变量曲线拟合: Function y = a*(c-x)^2 + b*exp((c – x)^4); 可写为: ConstStr B = (c-x)^2 Function y = a*B + b*exp(B^2); 定义变常量
DataSet EndDataSet
RowDataSet EndRowDataSet MinFunction MaxFunction PlotParaFunction Title RegType MDataSet EndMDataSet ConstrainedResult ObjectiveResult BatchFileModel FullLoopModel MinMax SharedModel WeightedReg ExeParameterFile ExeObjectiveFile MaxIteration
编程模式中约束函数值 编程模式中目标函数值
全循环计算模式 最大最小优化问题求解 多函数拟合时共享模式 权重拟合 调用外部命令行执行文件时,定义参数输出文件 调用外部命令行执行文件时,定义目标函数值输出文件
1stOpt 还有三个特殊定义符: 求和定义 Sum
n
∑ 如 ( xi ⋅ sin(xi +1)) ,在 1stOpt 中表达为:Sum(i=1:n)(x[i]*sin(x[i]+1)) i =1
定义变参数 定义数据开始
定义数据文件 定义新的代码块 定义子代码块 编程模式开始 编程模式结束 求最大值 求最小值 画函数图 定义优化方法 定义问题为排它问题,如 TSP 问题
定义共享参数问题 定义常数 结束定义常数
最小值求优 最大值求优 画参数方程函数图 定义代码块名 设定最小一乘法拟合
设定网络节点数据格式,等同于矩阵格式
) )
− −
2 3

+ +
x2 x3
= =
0 0
⎪ ⎪
x
4
sin(x4 ) − 4 +
x4
=
0
⎪⎩x5 sin(x5 ) − 5 + x5 = 0
1stOpt 代码:
Function
x1*sin(x1)-1+x1 = 0; x2*sin(x2)-2+x2 = 0; x3*sin(x3)-3+x3 = 0; x4*sin(x4)-4+x4 = 0; x5*sin(x5)-5+x5 = 0;
Parameter a1, a2, a3, a4, a5, a6, a7, a8, a9, a10; 也可简写为:Parameter a(1:10); 或:Parameter a(10); 例: 定义参数 a,其取值范围在[-1,1],初始值为 0.5 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]; 批量定义参数范围 例:定义参数 a 范围为[-1,1],其它均为[0,10]; Parameter a = 0.5[-1,1],b,c,d,e,f,g; ParameterDomain = [0,10]; 定义 0-1 参数 例:定义 a 为非 0 即 1 的参数 BinParameter a; 定义正整数参数 例:定义参数 a 为大于 0 的正整数 IntParameter a; 定义参数初始值取值范围 例:定义参数 a 初始值取值范围为[-100,100] StartRange a = [-100,100]; 定义变量 例:定义 x, y, z 三个变量: Variable x, y, z;
1.2 国内外类似软件概况
数据综合分析领域,国外软件无疑占绝对统治地位。在非线性曲线拟合,参数优化方面, 名声大,应用广的有诸如 OriginPro,Matlab,SAS,SPSS,DataFit,GraphPad,TableCurve2D, TableCurve3D 等 。 无 论 这 些 软 件 界 面 , 历 史 , 名 声 如 何 , 最 常 用 算 法 有 麦 夸 特 法 (Levenberg-Marquardt)或简面体爬山法(Simplex Method)等,均可归属于局部最优法。 因而如何有效地确定参数初始值始终是难以克服的瓶颈,由于此,一些实际问题可能永远无 法获得正解。国内方面,因无自己独特有效的技术理论与方法,虽有个别分析软件面市,与 上述国外类似产品相比,功能相差甚远,即使在国内也无竞争优势,在国际上就更无声影了。 而 1stOpt凭借自己革命性的算法理论,在非线性拟合,参数估算等优化领域强于目前世界上 任何已知软件包,其英文版已远销美国,德国,法国,英国,芬兰,瑞典,荷兰,南非,澳 大利亚,新西兰,土耳其等国。
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) 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
1.3 1stOpt 应用的优化算法
最优化算法包括: 1) 通用全局优化算法(Universal Global Optimization - UGO) 2) 下山単体法 (Simplex Method - SM) + 通用全局优化算法(Universal Global Optimization - UGO)
用 For 语句,简写如下:
Function For(i=1:5)(x[i]*sin(x[i])-i+x[i]=0);
或 Function For(i=1:5,x)(x*sin(x)-i+x=0);
或 Function For(i=5,x)(x*sin(x)-i+x=0);
1.7 1stOpt 支持的数学函数
5
如果下标号均为 i,上述也可简写为: Sum(i=1:n,x)(x*sin(x+1))
如果下标号 i 起始值为 1,还可简写为: Sum(i=n,x)(x*sin(x+1))
求积定义 Prod
n
∏ 如 ( xi ⋅ sin(xi + 1)) ,在 1stOpt 中表达为:Prod(i=1:n)(x[i]*sin(x[i]+1)) i =1
如果下标号均为 i,上述也可简写为: Prod(i=1:n,x)(x*sin(x+1))
如果下标号 i 起始值为 1,还可简写为: Prod(i=n,x)(x*sin(x+1))
循环符 For
⎧x1 sin(x1 ) − 1 + x1 = 0
如方程组:
⎪ ⎪⎪ ⎨
x2 x3
sin( sin(
x2 x3
1stOpt 使用手册
七维高科 2009 年 5 月 1 日
1
第一篇 1stOpt 基础及简介
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%),从任意随机初始值开始,都能求得正确结果。
相关文档
最新文档