Auto2Fit 3.0
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Sur Auto2Fit
Auto2Fit est un outil révolutionnaire et bat tous les autres simliar dans le domaine de la régression non ligneux! Presque tous les logiciels d’analyse de données (SPSS, SAS, Statistical, Origin Pro, DataFit, Stata ou Systat) ont besoin d’utilisateurs finaux pour fournir/deviner les valeurs initiales de démarrage, et les succès du calcul de régression non ligneux dépendent fortement de ces données devinées. Malheureusement, pour la plupart des gens, les suppositions de valeurs de départ appropriées sont cauchemardes. Avec les algorithmes d’optimation uniques, robustes et très efficaces de "Global Levenberg-Marquardt" et "Global BFGS", proposé récemment, Auto2Fit n’est pas long à exiger des utilisateurs finaux de fournir / deviner les valeurs de démarrage initial (mais avec des aléatoires gratuits), la performance, cependant, est beaucoup mieux que tous les autres. Auto2Fit s’est avéré être le meilleur pour l’analyse de regerssion nonlinear de nos jours. Auto2Fit est également un outil flexible, polyvalent et plus facile à utiliser dans les domaines de l’optimisation des fonctions, de la résolution d’équations, de l’estimation des paramètres, des problèmes combinés (comme le TSP) et du dessin graphique. Algorithmes: Un certain nombre d’algorithmes d’optimisation ont été intégrés dans Auto2Fit : 1. Algorithme génétique (GA) : mode code/décodage et mode basé sur la valeur réelle, six types de croisement et sept types de sélection 2. Optimisation de l’essaim de particules (PSO) : six schémas (2 standard et 4 nouveaux) 3. Évolution différentielle (DE) : dix schémas (5 nouveaux) et quatre déroutements (3 nouveaux) 4. Optimisation maximale de l’héritage (MIO) : quatre schémas 5. Annealing simulé (SA) 6. Méthode Simplex (SM) 7. Levenberg-Marquardt (LM): LM standard et Global LM 8. Quasi-Newton (BFGS): BFGS standard et Global BFGS 9. Algorithmes de migration auto-organisation (SOMA) 10. Méthode conjuguée-gradient (CGM) 11. Optimisation Powell (OP) 12 Recherche Tabu (TS)