Das NonlinearProgramming-Paket

zur Lösung von nichtlinearen Optimierungsproblemen

q r s u t

Funktionsübersicht

.minimize .maximize .gradient_descent .set_accuracy .set_maximal_iterations .get_number_of_iterations

Beschreibung

Das NonlinearProgramming-Paket stellt Methoden zur Lösung von nichtlinearen Optimierungsproblemen bereit. Als Standard-Solver kommt der Nelder-Mead Algorithmus zum Einsatz, welcher keine Voraussetzungen an die Zielfunktion stellt und gegen ein lokales Optimum konvergiert. Falls die Zielfunktion differenzierbar ist, so kann auch ein Gradientenverfahren gewählt werden.

Beispiel

Das folgende Beispiel löst ein nichtlineares Optimierungsproblem mit zwei Variablen und gibt die Optimallösung sowie den zugehörigen Zielfunktionswert aus.

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
  <script src="taramath.js"></script>
</head>
<body>
<textarea id="output"></textarea>
<script>

  // Zielfunktion mit x = (x[0], x[1])
  function f (x) {
    return 100*(x[1]-x[0]*x[0])*(x[1]-x[0]*x[0]) + (x[0]-1)*(x[0]-1);
  };

  // Startwert
  var z = [0,0];

  // Nichtlineares Optimierungsproblem loesen
  var S = NonlinearProgramming.minimize(f, z);

  // Ergebnis ausgeben
  Print.init("output");
  if (typeof(S) == "string") {
    Print.object(S);
  } else {
    Print.object("Optimalloesung:");
    Print.object(S[0]);
    Print.object("Zielfunktionswert:");
    Print.object(S[1]);
  };

</script>
</body>

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