Wolfram优化Wolfram 语言
的核心内容
模型、求解与分析设计。
Wolfram 优化提供了一套全面的工具以找到最佳设计或在给定约束条件下做出最佳决策，并与高度自动化的机器学习、统计、可立即计算的内置数据等完全集成在一起。
线性优化与凸优化
使用全局、快速和可靠的方法解决大规模凸优化问题。凸优化包括线性优化、二次优化、二阶锥优化、半定优化和锥优化等重要类别。
局部优化
找到无约束或约束优化问题的局部最优解。局部优化方法快速且可扩展，通常足以解决问题或用来构建更精细的方法。求解时会使用从拟牛顿法到内点法的自动选择方法，以及通过计算导数和编译以提高效率。
全局优化
在给定的约束条件下搜索目标的最佳可能值。出于财务、安全或效率的原因，寻找全局最优所需的额外付出通常是值得的。所用方法种类多样，从扩展确定性算法到凸优化再到随机进化方法。
参数化条件下的优化
通过在目标函数和约束条件中使用参数来求解系列优化问题。可高效找出多个解（参数扫描）、所有值的安全解（稳健优化）、预计的随机值的解（随机优化）或对数值变化的敏感性（参数敏感性）。
最佳拟合
找出拟合一组数据点的最佳模型参数。模型拟合是模型和数据之间的桥梁，可以轻松推断出其他值。使用线性和非线性拟合算法，这些算法使用的目标函数包括最小二乘法、最小绝对偏差、LASSO 和岭回归。
优化问题合作伙伴
立即利用 Gurobi、MOSEK 和 FICO Xpress 的商业求解器。对于大规模优化和混合整数优化，一流的求解器可以提供所需的先进技术。优化函数可以自动使用您拥有许可证的方法。
Wolfram 优化的相关参考资料
Wolfram 优化是 Wolfram 语言的一个组成部分。整个系统包含了六千多个内置函数，涵盖了计算领域的方方面面，所有内容被精心集成在一起，相互支持，完美地结合为一个整体。
所有资料与参考文档
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