SindByte Tool Execution Flow
Optimizer

Mehrkriterielle Optimierung

Security Level: 1 (Aktiviert)

Beschreibung

Findet optimale Lösungen für mathematische Optimierungsprobleme mit mehreren Zielen und Nebenbedingungen. Unterstützt lineare und nichtlineare Optimierung, Minimierung und Maximierung, sowie komplexe Zielfunktionen mit Einschränkungen.

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 für 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"] }

Rückgabewerte

{ "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 Tatsächliche Toleranz
success Boolean True wenn erfolgreich

Verwandte Tools

Warum dieses Tool überzeugt

Mehrere Algorithmen

Wählen Sie den besten Ansatz für Ihr Problem - von Gradienten bis Genetischen Algorithmen!

Nebenbedingungen

Echte Constraint-Optimization - Ihre Lösungen bleiben im erlaubten Bereich!

Schnelle Konvergenz

Optimierte Algorithmen finden das Optimum in wenigen Iterationen!

Flexibel

Von 1 bis 1000 Variablen - skalieren Sie Ihre Optimierungsprobleme!

Perfekt geeignet für:

Ingenieure Design-Optimierung
Quants Portfolio-Optimierung
ML-Experten Hyperparameter-Tuning

Zeitersparnis

-90%
Gegenüber Excel
-75%
Gegenüber MATLAB
Auto
Algorithmuswahl
Konvergent
Garantiert
Bereit zum Starten?
Optimieren Sie Ihre Probleme mit professionellen Algorithmen.
Jetzt Downloaden