Закладка nonlinear Solver

Диалоговое окно закладки NonlinearSolver(нелинейный решатель) выглядит следующим образом:

Initial Nonl Feasibility Tol:

Начальная погрешность для нелинейной задачи. Эта величина используется на начальной стадии решения нелинейной модели, для определения, в какой степени нарушаются ограничения. Отклонения, меньшие установленной точности, игнорируются. По умолчанию принято значение 0.001.

Final Nonl Feasibility Tol:

Конечная погрешность в нелинейной задаче. Эта величина используется на конечной стадии решения нелинейной модели, для определения, в какой степени нарушаются ограничения. Отклонения, меньшие установленной точности, игнорируются. По умолчанию принято значение 0.0000006.

Nonlinear Optimality Tol:

Погрешность оптимального решения. Эта величина используется для определения погрешности, с которой LINGO принимает заключение о том, что полученное решение является оптимальным. По умолчанию принято значение 0.00000002.

Этот предел используется при решении нелинейной модели, чтобы определить алгоритм в ситуации, когда целевая функция начала улучшаться незначительно или вообще перестала изменяться. Например, если этот предел установлен равным 5, то LINGO выполнит еще 5 итераций для фактически не изменяющегося решения, прежде чем примет окончательное заключение о том, что получено оптимальное решение. Установка этого предела чрезмерно большим может привести к «зависанию» решателя. Если же он выбран слишком маленьким, то появляется риск прекращения процесса решения еще до того, как будет в действительности получено оптимальное решение.

Derivatives:

Имеется два способа, по которым LINGO вычисляет производные (derivative) функции. Использование того или другого метода может привести к более быстрому решению какой-либо модели. Выберите опцию Numerical (численный), чтобы производная вычислялась приближенно численным методом. Этот метод установлен по умолчанию.

Выберите опцию Analytical (аналитический), чтобы вычислять производную точно. Это может потребовать большего времени для решения задачи. Вы можете поэкспериментировать с обоими методами, чтобы определить, какой из них работает быстрее и наиболее пригоден при решении конкретной модели.

Дата добавления: 2015-11-16