Optimizer

Mehrkriterielle Optimierung

Security Level: 1 (Aktiviert)

Beschreibung

Findet optimale Loesungen fuer mathematische Optimierungsprobleme mit mehreren Zielen und Nebenbedingungen. Unterstuetzt lineare und nichtlineare Optimierung, Minimierung und Maximierung, sowie komplexe Zielfunktionen mit Einschraenkungen.

JSON Parameter

{ "objective": "minimize", "function": "(x-3)^2 + (y+2)^2", "variables": ["x", "y"], "bounds": { "x": [-10, 10], "y": [-10, 10] }, "constraints": ["x + y <= 5"], "algorithm": "nelder-mead", "tolerance": 1e-6, "maxIterations": 10000 }
Parameter Typ Pflicht Beschreibung
objective String Ja "minimize" oder "maximize"
function String Ja Zielfunktion als Formel
variables Array Ja Liste der Variablennamen
bounds Object Nein Grenzen fuer jede Variable [min, max]
constraints Array Nein Nebenbedingungen als Ungleichungen
algorithm String Nein nelder-mead, gradient, genetic
tolerance Number Nein Konvergenztoleranz

Example Usage

API Aufruf:
POST /api/v1/tools/optimizer Content-Type: application/json { "objective": "minimize", "function": "(x-3)^2 + (y+2)^2", "variables": ["x", "y"], "bounds": {"x": [-10, 10], "y": [-10, 10]} }

Beispiele

Einfache Quadratminimierung:
{ "objective": "minimize", "function": "x^2", "variables": ["x"] }
Rosenbrock-Funktion:
{ "objective": "minimize", "function": "(1-x)^2 + 100*(y-x^2)^2", "variables": ["x", "y"], "bounds": {"x": [-5, 5], "y": [-5, 5]} }
Mit Nebenbedingungen:
{ "objective": "maximize", "function": "x*y", "variables": ["x", "y"], "constraints": ["x + y <= 10", "x >= 0"] }

Rueckgabewerte

{ "optimalValue": 0.0, "solution": { "x": 3.0, "y": -2.0 }, "iterations": 127, "converged": true, "finalTolerance": 8.5e-7, "success": true }
Feld Typ Beschreibung
optimalValue Number Optimaler Zielfunktionswert
solution Object Optimale Variablenwerte
iterations Number Benutzte Iterationen
converged Boolean Konvergenz erreicht
finalTolerance Number Tatsaechliche Toleranz
success Boolean True wenn erfolgreich

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Warum dieses Tool ueberzeugt

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