1stOpt优化软件在运输问题中的应用-全局优化算法解析

"运输问题-微信小程序ibeacon三点定位详解" 本文主要探讨的是一个运输问题，具体情境是需要利用三节最大载重量分别为7、9、19吨的铁路货车车厢来运输16个不同重量的箱子。目标是使得装载量最大的车厢的装载量最小，同时确保每个车厢的载重都不超过其最大允许载重量。此类问题并不适合使用简单的求解方法，而是需要通过编程来解决。提供的Basic代码中，可以看到算法SM2[30]被用于求解这个问题，而且箱子的重量列表也被展示出来。 此外，文档还提到了1stOpt这款软件，它是一个数学优化分析工具，由七维高科有限公司开发，具有完全自主知识产权。1stOpt尤其擅长非线性回归、曲线拟合、非线性模型参数估算以及线性/非线性规划等问题。其核心算法是通用全局优化算法(UGO)，它的一个显著优点是无需用户提供参数初始值，而是通过随机生成初始值，使用独特的全局优化算法寻找最优解。这一点区别于其他知名软件如Matlab, OriginPro, SAS, SPSS等，它们通常需要用户给出合适的初始参数才能进行有效计算。1stOpt的强大在于即使在大多数情况下（超过90%），它也能从任意随机初始值出发找到正确的最优解。 在国内外的数据分析软件市场中，国外软件占据主导地位，如OriginPro、Matlab、SAS、SPSS等，这些软件通常使用局部最优法如麦夸特法(Levenberg-Marquardt)或简面体爬山法(Simplex Method)。然而，确定合适的参数初始值始终是这些方法的一个挑战，可能导致某些实际问题无法得到正确解答。相比之下，1stOpt的革命性算法提供了一种更有效的方法，使得在许多情况下能避免这个瓶颈，从而更有可能找到实际问题的正确解决方案。 这篇内容涉及了运输问题的求解策略，以及1stOpt这一强大的数学优化工具，它解决了传统优化算法中初始参数设定的难题，提高了找到全局最优解的可能性。